JPWO2017022306A1 - 情報処理システム、及び情報処理方法 - Google Patents

情報処理システム、及び情報処理方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ユーザの感情と対応付けて特定の空間を評価することが可能な、情報処理システム、及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積する蓄積部と、前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値を算出する制御部と、を備える情報処理システム。
【選択図】図１

Description

本開示は、情報処理システム、及び情報処理方法に関する。
近年、ユーザの感情や心理状態を評価する技術が提案されている。例えば、下記特許文献１には、イベントに参加するユーザが携帯する通信デバイスにより、当該ユーザの感情をセンシングする技術が開示されている。また、下記特許文献２には、店内のユーザに装着されたセンサにより検出されたセンサデータの分析により、当該ユーザの心理状態を評価する技術が開示されている。また、下記特許文献３には、ユーザの視認対象に対する当該ユーザの感情の度合を顔の表情解析により判定する技術が開示されている。
特表２０１５−５０５７０２号公報 特表２０１３−５３７４３５号公報 国際公開第２０１１／０４２９８９号
上記の技術は個々のユーザの状態を評価することに留まっており、例えばユーザの感情と実世界の空間とが対応付けられた評価は行われていなかった。より多様なサービス等にユーザの感情情報を利用するためには、ユーザの感情と対応付けて空間を評価することが求められていた。
そこで、本開示では、ユーザの感情と対応付けて特定の空間を評価することが可能な、新規かつ改良された情報処理システム、及び情報処理方法を提案する。
本開示によれば、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積する蓄積部と、前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値を算出する制御部と、備える情報処理システムが提供される。
また、本開示によれば、特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置に送信する通信部と、前記通信部を介して、前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像を生成する制御部と、を備える情報処理システムが提供される。
また、本開示によれば、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積することと、前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値をプロセッサが算出することと、を含む、情報処理方法が提供される。
また、本開示によれば、特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置に送信することと、前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像をプロセッサが生成することと、を含む、情報処理方法が提供される。
以上説明したように本開示によれば、ユーザの感情と対応付けて空間を評価することが可能である。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態による情報処理システムの概要を示す説明図である。 同実施形態による情報処理システムの全体構成例を示す説明図である。 同実施形態に係る空間評価システムの構成例を示す説明図である。 同実施形態に係るヒートマップシステムの構成例を示す説明図である。 同実施形態により生成されるヒートマップ画像の一例を示す説明図である。 同実施形態により生成されるライフログアプリケーション用の時系列画像の一例を示す説明図である。 同実施形態に係るハピネス変化蓄積処理の動作例について説明するための説明図である。 同実施形態に係るハピネス変化蓄積処理において、蓄積部に蓄積されるデータの状態変化を示す説明図である。 同実施形態に係る平均ハピネス変化値算出処理の動作例について説明するための説明図である。 同実施形態に係る平均ハピネス変化値算出処理において、蓄積部に蓄積されているデータの状態変化を示す説明図である。 同実施形態に係るハピネスマップ生成処理の動作例について説明するための説明図である。 同実施形態に係るマイハピネスマップ生成処理の動作例について説明するための説明図である。 同実施形態に係る変形例２について説明するための説明図である。 同実施形態に係る変形例２について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す説明図である。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
＜＜１．概要＞＞
＜＜２．構成＞＞
＜２−１．全体構成＞
＜２−２．空間評価システムの構成＞
＜２−３．ヒートマップシステムの構成＞
＜＜３．動作＞＞
＜３−１．空間評価の動作例＞
＜３−２．ヒートマップ画像生成の動作例＞
＜＜４．変形例＞＞
＜４−１．変形例１＞
＜４−２．変形例２＞
＜４−３．変形例３＞
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
＜＜６．むすび＞＞
＜＜１．概要＞＞
まず、図１を参照しながら本開示の一実施形態の概要を説明する。本実施形態による情報処理システムは、人が出入りする特定の空間（以下、単に空間と呼ぶ場合もある）に対して、空間を利用する（出入りする）人（ユーザ）のハピネス度（幸福度）を測定し、測定されたハピネス度に基づいて空間の評価を行う。
図１は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要を示す説明図である。図１において、空間Ａに入る前の状態（状態Ｕ１）のユーザのハピネス度よりも、空間Ａから出た後の状態（状態Ｕ２）のユーザのハピネス度の方が高い場合、本実施形態による情報処理システムは、空間Ａは幸福になれる空間であると評価することができる。一方、空間Ｂに入る前の状態（状態Ｕ２）のユーザのハピネス度よりも、空間Ｂから出た後の状態（状態Ｕ３）のユーザのハピネス度の方が低い場合、本実施形態による情報処理システムは、空間Ｂを幸福になれない空間であると評価することが出来る。
ユーザは幸福になれる空間を訪れたいと考えられるため、例えば本実施形態による情報処理システムが、幸福になれる空間の評価情報を提供することで、ユーザが行先を決める際に当該情報を参考にすることが可能である。また同様に、本実施形態による情報処理システムが、空間（例えば店舗等）の所有者に当該空間がどの程度幸福になれる空間であるかという評価情報を提供することで、空間を運営する際の指標や、空間の改善検討に利用可能である。
本実施形態による評価指標は、空間がユーザの感情（ハピネス度）をどのように変化させるかを測定し、空間を評価することが可能であるため、ユーザの感情に直結した評価指標として、上記に限られず多様なサービス等への応用が可能である。
なお、本実施形態に係る特定の空間は、例えば、商業施設の店舗・個店であってもよい。また、本技術に係る特定の空間は係る例に限定されず、例えば、商業施設の全体、大型施設、映画館、レジャー施設、イベント会場等の出入口を有する空間であってもよい。
また、空間が有する出入口は、当該空間に接しているとは限られない。例えば、商業施設に隣接した駐車場の出入口が、当該商業施設の出入口とみなされ、駐車場の出入口で取得されたハピネス度に基づいて、当該商業施設の評価値が算出されてもよい。
＜＜２．構成＞＞
以上、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要を説明した。続いて、本実施形態による情報処理システムの構成について説明する。以下では、まず、本実施形態による情報処理システムの全体構成について説明した後、本実施形態による情報処理システムが有する空間評価システムとヒートマップシステムについて順次詳細に説明する。
＜２−１．全体構成＞
図２は、本実施形態による情報処理システム９９の全体構成例を示す説明図である。図２に示すように、本実施形態による情報処理システム９９は、例えば、空間評価システム１、ヒートマップシステム２、システム３、システム４、及び通信網５を備える情報処理ステムである。
図２に示すように、空間評価システム１は、コアサーバ１００、出入口センサ装置１２０ａ、１２０ｂ、ウェアラブルデバイス１４０ａ、１４０ｂ、及び通信網１６０を有する情報処理システムである。コアサーバ１００は、通信網１６０を介し、出入口センサ装置１２０ａ、１２０ｂ、またはウェアラブルデバイス１４０ａ、１４０ｂから特定空間に出入りするユーザのハピネス度を受け取り、ハピネス度の変化に基づいて、当該特定空間に対する評価値を算出する。なお、空間評価システム１のより詳細な構成については、図３を参照して後述する。
ヒートマップシステム２、システム３、及びシステム４は、空間評価システム１から、特定空間に対する評価値を受け取り、当該評価値を用いた情報処理を行う情報処理システムである。例えば、ヒートマップシステム２は、空間に対する評価値に基づき、特定空間の位置に当該評価値を表す画素値（色、輝度等を示す値）をマッピングすることによってヒートマップ画像を生成する情報処理システムである。なお、ヒートマップシステム２の構成については、図４〜６を参照して後述する。また、ヒートマップ画像の生成以外の当該評価値を用いた情報処理の例（例えばシステム３、及びシステム４が行う情報処理の例）については、変形例３として後述する。
通信網５は、通信網５に接続されている装置、またはシステムから送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、通信網５は、インターネット、電話回線網、衛星通信網等の公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含んでもよい。また、通信網５は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の専用回線網を含んでもよい。
＜２−２．空間評価システムの構成＞
以上、本実施形態による情報処理システム９９の全体構成例を説明した。続いて、図３を参照して、本実施形態に係る空間評価システム１の構成例を説明する。図３は本実施形態に係る空間評価システム１の構成例を示す説明図である。図３に示すように、本実施形態に係る空間評価システム１は、コアサーバ１００、出入口センサ装置１２０、ウェアラブルデバイス１４０、及び通信網１６０を有する情報処理システムである。
なお、図３には出入口センサ装置１２０、及びウェアラブルデバイス１４０はそれぞれ１つずつしか図示されていないが、本実施形態に係る空間評価システムは、例えば図２に示したように複数の出入口センサ装置、及びウェアラブルデバイスを有してもよい。例えば、出入口センサ装置は、空間評価システム１の評価対象である特定の空間の数（例えば商業施設の店舗数）や、特定の空間が有する出入口の合計数だけ存在してもよいし、ウェアラブルデバイスは、ユーザの数だけ存在してもよい。また、本実施形態に係る空間評価システムは、出入口センサ装置とウェラブルデバイスのうち、いずれかのみを有する情報処理システムであってもよい。
また、通信網１６０の構成は、図２を参照して説明した通信網５の構成と実質的に同一であるため、説明を省略する。以下、本実施形態に係る空間評価システム１が有するコアサーバ１００、出入口センサ装置１２０、ウェアラブルデバイス１４０の構成について、順次説明する。
（コアサーバ）
コアサーバ１００は、図３に示すように制御部１０２、蓄積部１０４、通信部１０６を備える情報処理装置である。コアサーバ１００は、通信網１６０を介し、出入口センサ装置１２０、またはウェアラブルデバイス１４０から特定空間に出入りするユーザのハピネス度を受け取り、ハピネス度の変化に基づいて、当該特定空間に対する評価値を算出する。
制御部１０２は、コアサーバ１００全体の制御を行う。例えば、制御部１０２は、後述する蓄積部１０４を制御して、データを蓄積させ、またはデータを取得する。また、例えば、制御部１０２は、通信部１０６による通信（送信、または受信）を制御する。
例えば、制御部１０２は、通信部１０６を介して特定の空間に出入りした各々のユーザの感情データを取得し、当該感情データを蓄積部１０４に蓄積させる。また、制御部１０２は、当該感情データに基づいて、当該特定の空間に出入りすることによって生じた各々のユーザの感情の変化を算出し、当該感情の変化を蓄積部１０４に蓄積させる。制御部１０２は、例えば、各々のユーザの、特定の空間から出るときの感情データと、当該特定の空間に入るときの感情データとの差に基づき、ユーザの感情の変化を算出してもよい。
なお、本実施形態において、感情データは例えばハピネス度であり、制御部１０２は、例えば各々のユーザが特定の空間から出るときのハピネス度と当該特定の空間に入るときのハピネス度の差に基づき、ユーザの感情の変化（ハピネス変化）を算出してもよい。なお、上記のユーザが特定空間に入るときとは、ユーザが特定空間に入る直前の時点でもよいし、入った直後の時点でもよい。また、同様にユーザが特定空間から出るときとは、ユーザが特定空間から出る直前の時点でもよいし、出た直後の時点でもよい。
ユーザが特定空間に入るときのハピネス度をＨｔとし、当該ユーザが特定空間から出るときのハピネス度をＨｔ＋ｄｗとする（なお、ここでｄｗは滞在時間dwell timeを表す）と、当該ユーザのハピネス変化Ｈδは、次式で求められる。
Figure 2017022306
ここで、ハピネス変化Ｈδが正（Ｈδ＞０）の場合は、当該特定空間は、出入りすることでハピネス度が上昇する空間（ハッピーになれる空間）であるとみなすことが可能である。また、ハピネス変化Ｈδが負（Ｈδ＜０）の場合は、当該特定空間は、出入りすることでハピネス度が低下する空間であるとみなすことが可能である。また、ハピネス変化Ｈδが０（Ｈδ＝０）の場合は、当該特定空間は、出入りしてもハピネス度が変化しない（不変な）空間であるとみなすことが可能である。
また、制御部１０２は、蓄積部１０４に蓄積された特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化（本実施形態においてはハピネス変化）に基づき、当該特定の空間に対する評価値を算出し、蓄積部１０４に蓄積させる。例えば、制御部１０２は、所定期間（例えば一日）において当該空間に出入りしたユーザのハピネス変化の平均値を算出し、当該平均値（所定期間におけるハピネス変化のユーザ平均）を評価値としてもよい。
なお、制御部１０２が算出する評価値は上記に限定されない。例えば、制御部１０２は、ある日数（総日数）について、一日（所定期間）毎のハピネス変化のユーザ平均を合計し、合計された結果を総日数で割ることで得られる平均ハピネス変化値を評価値としてもよい。また、制御部１０２は、特定のユーザのハピネス変化を評価値としてもよい。
なお、評価値の算出に用いられる感情データは、特定の空間の出入口の情報を検出可能に取り付けられた出入口センサ装置１２０が有する入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８によって検出されたユーザの情報に基づいて取得されてもよい。係る構成によれば、センシングデバイス等を携帯していないユーザについても当該ユーザの感情データを取得することが可能である。なお、出入口センサ装置１２０、及び出入口センサ装置１２０が有する入口センサ部１２６と出口センサ部１２８によって検出されるユーザの情報については後述する。
また、制御部１０２が上記評価値の算出に用いる感情データは、ユーザに取り付けられたウェアラブルデバイス１４０が有するセンサ部１４６によって検出されたユーザの生体情報に基づいて取得されてもよい。係る構成によれば、出入口センサ装置１２０の設置が困難な空間についてもユーザの感情データを取得することが可能となる。なお、ウェアラブルデバイス１４０、及びウェアラブルデバイス１４０が有するセンサ部１４６によって検出されるユーザの生体情報については後述する。
また、制御部１０２は、通信部１０６が外部装置（空間評価システム１の外部の装置）から、特定の空間を示す空間識別情報を受信した場合、当該空間識別情報が示す特定の空間に対する評価値を、通信部１０６を介して当該外部装置に返信する。また、制御部１０２は、通信部１０６が外部装置から、空間識別情報と特定のユーザを示すユーザ識別情報（例えばユーザＩＤ）を受信した場合、当該空間識別情報が示す特定の空間に対する、当該ユーザ識別情報が示す特定のユーザの評価である評価値を、通信部１０６を介して当該外部装置に返信する。
なお、特定の空間を示す空間識別情報をコアサーバ１００に送信する外部装置は、例えば、図２を参照して説明したヒートマップシステム２や、システム３，４に含まれる装置であってもよい。また、空間識別情報は、例えば特定の空間が店舗である場合には、店舗ごとに割り振られた固有のＩＤ（店舗ＩＤ）であってもよい。
係る構成により、空間評価システム１は、外部装置や外部システムとの連携が可能となり、当該外部装置や外部システムは、様々なサービスやアプリケーションを特定空間のユーザや所有者に提供することが可能となる。
蓄積部１０４は、制御部１０２の制御を受け、各種データを蓄積し、また、蓄積した各種データを制御部１０２に提供する。例えば、蓄積部１０４は、特定の空間に出入りした各々のユーザの感情データ（例えばハピネス度）、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化（例えばハピネス変化）、評価値（例えば平均ハピネス変化値）を蓄積する。
通信部１０６は、空間評価システム１の内部の装置、及び外部の装置（外部装置）との通信を行う。例えば、通信部１０６は、外部装置から、特定の空間を示す空間識別情報を受信する。また、通信部１０６は、制御部１０２の制御を受け、当該空間識別情報が示す特定の空間に対する評価値を当該外部装置に送信する。また、通信部１０６は、出入口センサ装置１２０、及びウェアラブルデバイス１４０からハピネス度（感情データ）を受信する。
（出入口センサ装置）
以上、コアサーバ１００の構成について説明した。続いて、出入口センサ装置１２０の構成について説明する。図３に示すように、出入口センサ装置１２０は、通信部１２２、制御部１２４、入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８を備える情報処理装置である。出入口センサ装置１２０は、特定の空間の出入口の情報を入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８が検出可能に（例えば出入口の付近）に取り付けられてもよい。
通信部１２２は、通信網１６０を介し、コアサーバ１００との通信を行う。例えば、通信部１２２は、コアサーバ１００に、空間識別情報（例えば店舗ＩＤ）、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、取得日時、空間への出入りの判別結果と共に、感情データ（例えばハピネス度）を送信する。なお、空間識別情報として、出入口センサ装置ごとに固有のＩＤ（空間ＩＤ、店舗ＩＤ）が予め設定されてもよい。また、ユーザ識別情報、取得日時、空間への出入りの判別結果、及び感情データは、後述する制御部１２４により通信部１２２に提供される。
制御部１２４は、出入口センサ装置１２０全体の制御を行う。例えば、制御部１２４は、入口センサ部１２６と、出口センサ部１２８によって検出されるユーザの情報（ユーザ情報）に基づいて感情データを取得し、通信部１２２を制御して感情データをコアサーバ１００に送信させる。また、制御部１２４は、入口センサ部１２６と、出口センサ部１２８によって検出されるユーザ情報に基づき、ユーザの識別を行う。
以下では、入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８が画像を取得し、画像中のユーザ（人物）の情報（例えば顔）を検出可能なカメラである場合の感情データの取得の例について説明する。なお、出入口センサ装置１２０が有する入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８はカメラに限定されず、制御部１２４が感情データの取得やユーザの識別を行うことが可能なユーザ情報を検出可能であれば他のセンサであってもよい。本実施形態に係る入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８の構成については後述する。
制御部１２４は、入口センサ部１２６と、出口センサ部１２８によって検出されるユーザ情報に基づき、各々のユーザの特定の空間に入るときの感情データ（ハピネス度）と、当該特定の空間から出るときの感情データ（ハピネス度）を取得する。感情データは、ユーザ情報に含まれていてもよいし、制御部１２４がユーザ情報に基づいて算出することで得られてもよい。
例えば、制御部１２４は、入口センサ部１２６、及び出口センサ部１２８が取得した画像から、人物（ユーザ）や人物の表情を認識して、感情データを取得してもよい。例えば、制御部１２４は、人物の笑顔を認識して、笑顔度を評価し、笑顔度をハピネス度として取得してもよい。また、制御部１２４は、認識された人物が他の人と一緒にいるか否かによりハピネス度を特定してもよい。例えば、認識された人物の近傍に他の人がいた場合にはハピネス度が高く特定されてもよい。また、制御部１２４は、認識された人物や近傍の他の人の年齢や性別を判別することで、認識された人物を含む集団の属性（例えば、カップル、家族、友達等）を判定し、属性に応じてハピネス度を特定してもよい。
また、制御部１２４は、入口センサ部１２６と、出口センサ部１２８によって検出されるユーザ情報に基づき、ユーザの識別を行う。制御部１２４は、検出されたユーザ情報が新たなユーザ（ユーザ識別情報が設定されていないユーザ）に関する情報であれば、当該ユーザに対してユーザごとに固有のユーザ識別情報（ユーザＩＤ）を設定する。例えば、本実施形態において、制御部１２４は、入口センサ部１２６と、出口センサ部１２８により検出された顔の情報を用いて、顔認識技術によりユーザの識別を行ってもよい。
また、制御部１２４は、取得した感情データ、ユーザ識別情報、及び取得日時（制御部１２４が入口センサ部１２６、または出口センサ部１２８からユーザ情報を取得した日時）を通信部１２２に提供する。
なお、制御部１２４は、取得した感情データ（ハピネス度）が空間に入るときの感情データであるか、または空間から出るときの感情データであるかを判別し、当該判別結果（空間への出入りの判別結果）を通信部１２２に提供する。例えば、制御部１２４は、入口センサ部１２６によって検出されたユーザ情報に基づき感情データを取得した場合に、当該感情データが空間に入る時の感情データであると判別してもよい。また、制御部１２４は、出口センサ部１２８によって検出されたユーザ情報に基づき、感情データを取得した場合に、当該感情データが空間から出る時の感情データであると判別してもよい。
入口センサ部１２６は、特定の空間の入り口の情報を取得可能に設置されるセンサである。例えば、入口センサ部１２６は、特定の空間の入り口から入るユーザを撮影可能な位置、及び角度で設置され、撮影により画像を取得し、画像中のユーザ（人物）の情報（例えば顔）を検出可能なカメラであってもよい。また、出口と入口が同一である場合には、入口センサ部１２６は、当該空間に入るユーザを撮影可能な位置、及び角度で設置されてもよい。
出口センサ部１２８は、特定の空間の入り口の情報を取得可能に設置されるセンサである。例えば、出口センサ部１２８は、特定の空間の出口から出るユーザを撮影可能な位置、及び角度で設置され、撮影により画像を取得し、画像中のユーザ（人物）の情報（例えば顔）を検出可能なカメラであってもよい。また、出口と入口が同一である場合には、出口センサ部１２８は、当該空間から出るユーザを撮影可能な位置、及び角度で設置されてもよい。
なお、図３では、出入口センサ装置１２０が入口センサ部と出口センサ部を１つずつ有する例を示したが、出入口センサ装置１２０は、複数の入口センサ部、及び出口センサ部を有してもよい。例えば、出入口センサ装置１２０は、入口の数だけ入口センサ部を有し、出口の数だけ出口センサ部を有してもよい。また、入口センサ部、及び出口センサ部がそれぞれ独立した装置であってもよく、例えば、制御部１２４を有する装置に検出した情報を提供（送信）するセンサ装置であってもよい。
（ウェアラブルデバイス）
以上、出入口センサ装置１２０の構成について説明した。続いて、出入口センサ装置１２０の構成について説明する。図３に示すように、ウェアラブルデバイス１４０は、通信部１４２、制御部１４４、及びセンサ部１４６を備える情報処理装置である。ウェアラブルデバイス１４０は、特定の空間に出入りするユーザの生体情報を取得してコアサーバ１００に提供する装置であり、例えばユーザに装着されていてもよい。
通信部１４２は、通信網１６０を介し、コアサーバ１００との通信を行う。例えば、通信部１２２は、コアサーバ１００に、空間識別情報（例えば店舗ＩＤ）、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、取得日時と共に、感情データ（例えばハピネス度）を送信する。なお、空間識別情報は、特定の空間ごとに当該空間内、または当該空間近傍に設置されたビーコン送信装置（不図示）から通信部１４２が受け取ったビーコン信号に基づいて取得されてもよい。また、ウェアラブルデバイス１４０が位置情報を取得可能な場合には、当該位置情報に基づいて空間識別情報が取得されてもよい。また、ユーザ識別情報として、ウェアラブルデバイスごとに固有のＩＤ（ユーザＩＤ）が予め設定されてもよい。また、取得日時、及び感情データは、後述する制御部１４４により通信部１４２に提供される。
制御部１４４は、ウェアラブルデバイス１４０全体の制御を行う。例えば、制御部１４４は、センサ部１４６によって検出されるユーザの生体情報（例えば、血流、心拍数、体温、脳波、音声等）に基づいて感情データを取得し、通信部１４２を制御して感情データをコアサーバ１００に送信させる。
センサ部１４６は、ユーザの生体情報を取得するセンサである。例えば、センサ部１４６は、血流センサ、心拍数センサ、温度センサ、脳波センサ、マイク等を含んでもよく、ユーザの血流、心拍数、体温、脳波、音声等を取得してもよい。
＜２−３．ヒートマップシステムの構成＞
以上、本実施形態に係る空間評価システム１の構成例を説明した。続いて、図４を参照して、本実施形態に係るヒートマップシステム２の構成例を説明する。図４は本実施形態に係るヒートマップシステム２の構成例を示す説明図である。図４に示すように、本実施形態に係るヒートマップシステム２は、ヒートマップサーバ２００、ユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄ、及び通信網２６０を有する情報処理システムである。
なお、図４にはヒートマップシステム２が４つのユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄを有する例が図示されているが、ヒートマップシステム２が有する４つより多くても少なくても（１つでも）よい。また、通信網２６０の構成は、図２を参照して説明した通信網５の構成と実質的に同一であるため、説明を省略する。
（ヒートマップサーバ）
図４に示すように、ヒートマップサーバ２００は、制御部２０２、通信部２０６を有する情報処理装置である。
制御部２０２は、通信部２０６による通信制御を行うと共に、特定の空間に対する評価値に基づき、当該特定の空間の位置に当該評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像を生成する。特定の空間に対する評価値は、後述する通信部２０６を介して外部装置（本実施形態においては空間評価システム１のコアサーバ１００）より取得される。例えば、通信部２０６が特定の空間を示す空間識別情報（例えば店舗ＩＤ）をコアサーバ１００に送信すると、当該空間識別情報が示す特定の空間に対する評価値がコアサーバ１００からヒートマップサーバ２００の通信部２０６に返信される。当該空間識別情報が示す特定の空間に対する評価値は、例えば、所定期間におけるハピネス変化のユーザ平均であってもよい。係る場合、制御部２０２が生成するヒートマップ画像は、ハピネス変化のユーザ平均を空間毎に把握可能なヒートマップ画像である。以下、上記のようなヒートマップ画像をハピネスマップと呼ぶ場合がある。
制御部２０２は、例えば、複数の特定の空間に対する評価値に基づき、評価値の正規化を行った後に、ヒートマップ画像における当該評価値を表す画素値を決定してもよい。また、制御部２０２は、評価値ごとに輝度や色が異なるように画素値を決定してもよい。例えば、制御部２０２が生成するヒートマップ画像は、評価値が高い空間の位置に輝度の高い画素値がマッピングされ、評価値が低い空間の位置に輝度の低い画素値がマッピングされてもよい。また、制御部２０２が生成するヒートマップ画像は、評価値が高い空間の位置に波長が長い色（例えば赤）の画素値がマッピングされ、評価値が低い空間の位置に波長が短い色（例えば青）の画素値がマッピングされてもよい。
係る構成によれば、ユーザはヒートマップ画像を見ることで視覚的にハッピーになれそうな空間を理解することが可能となり、例えば、来店を決める際の指標としてヒートマップ画像を参考にすることが出来る。
図５は、制御部２０２により生成されるヒートマップ画像の一例を示す説明図である。図５に示すように、ヒートマップ画像Ｇ１０は、各空間（図５に示す例では商業施設における各店舗）の位置に、当該空間に対する評価値を示す画素値がマッピングされた商業施設のフロアマップＧ１２を含む。また、図５に示すように、ヒートマップ画像Ｇ１０は、評価値と画素値の対応を示す凡例Ｇ１４を含んでもよい。
なお、図５に示したような商業施設内の空間（店舗）の評価値に関するヒートマップ画像は、後述するように、ユーザが所持するユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄに表示されてもよいし、当該商業施設の入り口等に設置された表示装置（不図示）等に表示されてもよい。
また、制御部２０２は、通信部２０６を介して、特定の空間を示す空間識別情報（例えば店舗ＩＤ）と特定のユーザを示すユーザ識別情報（例えばユーザＩＤ）をコアサーバ１００（外部装置）に送信してもよい。さらに、制御部２０２は、通信部２０６を介して、コアサーバ１００より空間識別情報が示す特定の空間に対する、ユーザ識別情報が示す特定のユーザの評価である評価値を取得してもよい。ここで、特定の空間に対する、ユーザ識別情報が示す特定のユーザの評価である評価値は、例えば、当該空間に対する当該特定のユーザのハピネス変化であってもよい。そして、制御部２０２は、コアサーバ１００より取得された、上記評価値に基づき、当該特定の空間の位置に当該評価値を表す画素値をマッピングすることによって、当該特定のユーザ用のヒートマップ画像を作成してもよい。係る場合、制御部２０２が生成するヒートマップ画像は、当該ユーザのハピネス変化を空間毎に把握可能なヒートマップ画像である。以下、上記のような特定のユーザにパーソナライズされた、特定のユーザ用のヒートマップ画像をマイハピネスマップと呼ぶ場合がある。
上記のように、特定のユーザ用のヒートマップ画像を作成するためには、各空間で認識された人物が同一人物として（すなわち、同一のユーザＩＤにより）トラッキングされていればよい。例えば、空間評価システム１において、顔認識技術（顔認証技術）等により、異なる空間同士で同一人物の照合が行われてもよいし、同一のウェアラブルデバイスから得られた情報は同一人物の情報であると認識されてもよい。
また、評価値を表す画素値は、特定の施設等の地図に限定されず、任意の地図にマッピングされてもよい。特に、上記のように特定のユーザ用のヒートマップ画像は、当該ユーザに応じて、任意の地図にマッピングされて用いられ得る。上記のように任意の地図に評価値を表す画素値がマッピングされる場合には、ズームレベル（地図を表示する際の拡大率）によって、特定の空間（例えば店舗や施設等）に対して画素値を一対一でマッピングすることが困難な場合もある。係る場合には、例えば、制御部２０２は、所定の範囲に含まれる複数の空間（店舗や施設等）の評価値を集約（例えば当該複数の空間の評価値を平均して画素値を決定）して、ヒートマップ画像を生成してもよい。
係る構成によれば、ユーザごとにハピネス度のヒートマップ画像（マイハピネスマップ）を得ることが可能となり、例えば、ユーザは自分自身がハッピーになりやすい場所を把握し、今後の移動先の決定の参考とすることが出来る。また、マイハピネスマップに基づいて、当該ユーザの評価値（ハピネス変化）が高い空間に再度訪れることを薦めるリコメンド情報を通知するアプリケーション等も実現可能となる。また、ＳＮＳ（Social Networking Service）やアプリケーション等において、自分のマイハピネスマップを家族や友人と共有することで、自分がハッピーになれる空間を家族や友人に伝えることが可能である。
また、制御部２０２は、特定のユーザが訪問した空間に対する当該ユーザの評価である評価値を表す画素値を時系列に並べて配列させた画像を生成する。例えば、制御部２０２は、一番目に訪問した空間に対応する評価値を表す画素値と、二番目に訪問した空間に対応する評価値を表す画素値とを、時系列に並べて配列させた時系列画像を生成してもよい。係る構成によれば、例えばユーザの行動等をトラッキングするライフログアプリケーションにおいて、いつどこで何をしていたかという情報（位置情報、時間、写真、センサ情報に基づく行動履歴等）に加え、ユーザの感情変化を記録・提示することが可能である。
図６は、制御部２０２により生成される、ライフログアプリケーション用の時系列画像の一例を示す説明図である。図６に示すように、時系列画像Ｇ２０は、特定のユーザが一日に訪問した空間や移動経路等を示すアイコンＧ２１〜Ｇ２６が時系列に並べて配列されている。上記アイコンＧ２１〜Ｇ２６のうち、空間評価システム１による評価の対象である特定の空間に対応するアイコンＧ２２、Ｇ２４〜Ｇ２６には、各空間に対応する評価値を表す画素値がマッピングされている。なお、図６に示す時系列画像の例において、評価値は当該空間における当該ユーザのハピネス変化であり、評価値と画素値の関係は図５に示したヒートマップ画像の例と同様である。
図６に示す例において、ユーザが子供と遊んだ田町公園ではハピネス度が比較的大きく上昇し（アイコンＧ２２）、続いて訪れた三田動物園では、当該日において最も大きなハピネス度の上昇が記録されている（アイコンＧ２４）。また、ユーザは芝デパートにおいてよい買い物ができたものの、田町公園や三田動物園と比較するとハピネス度の上昇は小さい（アイコンＧ２５）。ユーザがこの日最後に訪れた大門カメラ（カメラ量販店）では、個人的な趣味の時間を作ることが出来たため、再度ハピネス度が比較的大きく上昇している（アイコンＧ２６）。
図４に示す通信部２０６は、制御部２０２による制御を受け、通信網２６０を介し、ユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄとの通信を行う。また、通信部２０６は、制御部２０２による制御を受け、図２に示した通信網５を介し、空間評価システム１のコアサーバ１００との通信を行う。
例えば、通信部２０６は、特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置（本実施形態においてはコアサーバ１００）に送信する。また、通信部２０６は、制御部２０２によって生成される画像（例えば上述したヒートマップ画像、及び時系列画像）をユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄに送信する。
（ユーザ端末）
ユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄは、ヒートマップサーバ２００により生成される画像（例えば上述したヒートマップ画像、及び時系列画像）を、通信網２６０を介してヒートマップサーバ２００から受信して、表示する装置である。例えば、ユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄは、ユーザにより所持されていてもよく、特にヒートマップサーバ２００がコアサーバ１００に送信するユーザ識別情報が示すユーザにより所持されていてもよい。
＜＜３．動作＞＞
以上、本実施形態による情報処理システム９９の構成について説明した。続いて、本実施形態による情報処理システム９９の動作について説明する。以下では、まず、図７〜１０を参照して空間評価システム１によって行われる空間評価の動作例について説明した後、図１１、１２を参照して、空間評価システム１とヒートマップシステム２によって行われるヒートマップ画像生成の動作例について説明する。なお、以下では、本実施形態に係る特定の空間が、商業施設等の店舗である場合の例を説明する。
＜３−１．空間評価の動作例＞
本実施形態に係る空間評価システム１は、ユーザ情報が検出されることで行われるハピネス変化蓄積処理と、所定期間（例えば一日）ごとに行われる平均ハピネス変化値算出処理を行うことで、空間評価を行う。以下では、図７，８を参照してハピネス変化蓄積処理について説明した後、図９，１０を参照して平均ハピネス変化値算出処理について説明を行う。
（ハピネス変化蓄積処理）
図７は、本実施形態に係るハピネス変化蓄積処理の動作例について説明するための説明図である。また、図８は、本実施形態に係るハピネス変化蓄積処理において、蓄積部１０４に蓄積されるデータの状態変化を示す説明図である。なお、図８では、各処理ステップにおいて追加された情報に下線が付されている。
なお、以下では出入口センサ装置１２０により情報（ハピネス度）の取得とコアサーバ１００への提供が行われる例について説明するが、ウェアラブルデバイス１４０により情報の取得と提供が行われる場合も同様にして空間評価を行うことが可能である。
まず、図７に示すように、出入口センサ装置１２０は、センシングによりユーザが検出されると、検出されたユーザのユーザ情報に基づき、ユーザの識別を行う（Ｓ１０２）と共に、ハピネス度の測定（取得）を行う（Ｓ１０４）。続いて、出入口センサ装置１２０は、取得されたハピネス度が、店舗に入るとき（入店時）のハピネス度であるか、または店舗から出るとき（退店時）のハピネス度であるかを判別する（Ｓ１０６）。
取得されたハピネス度が入店時のハピネス度であった場合（Ｓ１０６において入店）、出入口センサ装置１２０は、コアサーバ１００に店舗ＩＤ（空間識別情報）、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、入店日時（取得日時）、及びハピネス度を送信する（Ｓ１０８）。なお、入店日時には、同時に送信されるハピネス度が入店時のハピネス度であるという判別結果の情報が含まれていてもよい。出入口センサ装置１２０から店舗ＩＤ、ユーザＩＤ、入店日時、及び入店時のハピネス度を受信したコアサーバ１００は、上記情報に基づいて、図８の処理ステップＳ１１０の行に示すような新規エントリを追加し、蓄積部１０４に蓄積させる（Ｓ１１０）。
一方、取得されたハピネス度が退店時のハピネス度であった場合（Ｓ１０６において退店）、出入口センサ装置１２０は、コアサーバ１００に店舗ＩＤ（空間識別情報）、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、退店日時（取得日時）、及びハピネス度を送信する（Ｓ１１２）。なお、退店日時には、同時に送信されるハピネス度が退店時のハピネス度であるという判別結果の情報が含まれていてもよい。出入口センサ装置１２０から店舗ＩＤ、ユーザＩＤ、退店日時、及びハピネス度を受信したコアサーバ１００は、既に蓄積済みの情報から店舗ＩＤ、及びユーザＩＤを用いて、該当するユーザの検索を行う（Ｓ１１４）。
続いて、コアサーバ１００は、図８の処理ステップＳ１１６の行に示すように、ユーザ検索により得られたエントリ（当該ユーザの入店時にステップＳ１１０において追加されたエントリ）に、退店日時、及び退店時のハピネス度の情報を追加する（Ｓ１１６）。
続いて、コアサーバ１００は、該当エントリにおいて、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化として、ハピネス変化を算出し、コアサーバ１００の蓄積部１０４は、ハピネス変化を蓄積（記録）する（Ｓ１１８）。例えば、図８に示す例では、入店時のハピネス度が４０であり、退店時のハピネス度が６０であったため、処理ステップＳ１１８の行に示すように、ハピネス変化は＋２０として記録される。
（平均ハピネス変化値算出処理）
以上、ハピネス変化蓄積処理の動作例について説明した。続いて、本実施形態に係る平均ハピネス変化値算出処理の動作例について説明を行う。本実施形態に係る平均ハピネス変化値算出処理は、コアサーバ１００により、所定期間（本動作例では一日）ごとに行われる。図９は、本実施形態に係る平均ハピネス変化値算出処理の動作例について説明するための説明図である。また、図１０は、本実施形態に係る平均ハピネス変化値算出処理において、蓄積部１０４に蓄積されている、ある店舗の平均ハピネス変化値（評価値の一例）に係るデータの状態変化を示す説明図である。なお、図１０において、処理ステップが処理前の行は、当該店舗のデータに対して、当日に平均ハピネス変化値算出処理を行う前の状態（前日に平均ハピネス変化値算出処理を行った後の状態）を示している。また、図１０では、各処理ステップにおいて更新された情報に下線が付されている。
まず、図９に示すように、制御部１０２は、処理対象店舗を決定する（Ｓ２０２）。処理対象店舗の決定は、例えば蓄積部１０４に蓄積された店舗のうち、店舗ＩＤの昇順または降順に、未処理の店舗を順番に処理対象と決定することで行われてもよい。
続いて、制御部１０２は、処理対象店舗の店舗ＩＤを用いて、当該店舗ＩＤに該当する当該期間（当日）のエントリを蓄積部１０４から抽出する（Ｓ２０４）。続いて、制御部１０２は、抽出されたエントリの情報を用いて、ハピネス変化の平均値（ユーザ平均）を算出する（Ｓ２０６）。さらに、制御部１０２は、図１０の処理ステップＳ２０８の行に示すように、当該店舗の平均ハピネス変化値に係るデータにおいて、総日数に１を加算し、総ハピネス変化値に上記のユーザ平均を加算する（Ｓ２０８）。
続いて、制御部１０２は、総ハピネス変化値を総日数で除算することで平均ハピネス変化値を算出し、図１０の処理ステップＳ２１０の行に示すように、当該店舗の平均ハピネス変化値に係るデータにおいて、平均ハピネス変化値を更新する（Ｓ２１０）。
蓄積部１０４が蓄積するすべての店舗について上記の処理が完了した場合（Ｓ２１２においてＹＥＳ）、平均ハピネス変化値算出処理は終了する。一方、上記の処理が完了していない店舗が存在する場合には、ステップＳ２０２に戻って処理が続行される。
＜３−２．ヒートマップ画像生成の動作例＞
以上、空間評価システム１によって行われる空間評価の動作例について説明した。続いて、空間評価システム１とヒートマップシステム２によって行われるヒートマップ画像生成の動作例について説明する。以下では、ヒートマップ画像生成の動作例として、図１１を参照して、ハピネスマップ生成処理の動作例を説明した後、図１２を参照してマイハピネスマップ生成処理の動作例を説明する。
（ハピネスマップ生成処理）
図１１は、本実施形態に係るハピネスマップ生成処理の動作例について説明するための説明図である。まず、図１１に示すように、ヒートマップサーバ２００は、生成されるハピネスマップに含まれる店舗のＩＤ群を決定する（Ｓ３０２）。例えば、ハピネスマップに含まれる店舗は、予め設定されてもよいし、ユーザによって選択されてもよく、また当該店舗の店舗名や店舗住所、店舗位置（座標）に基づいて店舗ＩＤが決定されてもよい。
続いて、ヒートマップサーバ２００は、ステップＳ３０２で決定された店舗ＩＤ群のうち、一つの店舗ＩＤ（空間識別情報）をコアサーバ１００（外部装置）に送信する（Ｓ３０４）。店舗ＩＤを受信したコアサーバ１００は、当該店舗ＩＤが示す特定の空間に対する平均ハピネス変化値（評価値の一例）を、ヒートマップサーバ２００に送信（返信）する（Ｓ３０６）。
ステップＳ３０２で決定された店舗ＩＤ群のうち、全ての店舗ＩＤが示す特定の空間に対する平均ハピネス変化値が取得されていなければ（Ｓ３０８においてＮＯ）、取得されていない店舗ＩＤについてステップＳ３０４、Ｓ３０６の処理が繰り返される。一方、当該全ての店舗ＩＤが示す特定の空間に対する平均ハピネス変化値が取得されていれば（Ｓ３０８においてＹＥＳ）、ヒートマップサーバ２００は、上記平均ハピネス変化値に基づいて、ヒートマップ画像における画素値を決定する（Ｓ３１０）。
続いて、ヒートマップサーバ２００は、決定された画素値を用いて、ハピネスマップ（ヒートマップ画像）を生成する（Ｓ３１２）。
（マイハピネスマップ生成処理）
以上、ハピネスマップ生成処理の動作例について説明した。続いて、本実施形態に係るマイハピネスマップ生成処理の動作例について説明を行う。図１２は、本実施形態に係るマイハピネスマップ生成処理の動作例について説明するための説明図である。
まず、図１２に示すように、ユーザ端末２２０は、生成されるマイハピネマップに含まれる店舗の店舗ＩＤ群と、ユーザ端末２２０に対応付けられたユーザＩＤをヒートマップサーバ２００に送信する（Ｓ４０２）。生成されるマイハピネマップに含まれる店舗の店舗ＩＤ群の決定方法については限定されないが、例えばユーザが現在画面上で参照しているマップに含まれる店舗の店舗名や店舗住所、店舗位置（座標）に基づいて店舗ＩＤ群が決定されてもよい。
続いて、店舗ＩＤ群とユーザＩＤを受信したヒートマップサーバ２００は、店舗ＩＤ群のうち一つの店舗ＩＤ（空間識別情報）と、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）をコアサーバ１００（外部装置）に送信する（Ｓ４０４）。店舗ＩＤとユーザＩＤを受信したコアサーバ１００は、当該店舗ＩＤが示す特定の空間に対する、当該ユーザＩＤが示す特定のユーザのハピネス変化（評価値の一例）を、ヒートマップサーバ２００に送信する（Ｓ４０６）。
店舗ＩＤ群のうち、全ての店舗ＩＤが示す特定の空間に対する、当該ユーザのハピネス変化が取得されていなければ（Ｓ４０８においてＮＯ）、取得されていない店舗ＩＤについてステップＳ４０４、Ｓ４０６の処理が繰り返される。一方、当該全ての店舗ＩＤが示す特定の空間に対する、当該ユーザのハピネス変化が取得されていれば（Ｓ４０８においてＹＥＳ）、ヒートマップサーバ２００は、上記ハピネス変化に基づいて、ヒートマップ画像における画素値を決定する（Ｓ４１０）。
続いて、ヒートマップサーバ２００は、決定された画素値を用いて、マイハピネスマップ（ヒートマップ画像）を生成する（Ｓ４１２）。生成されたマイハピネスマップは、ヒートマップサーバ２００からユーザ端末２２０に送信され（Ｓ４１４）、ユーザ端末２２０に表示される（Ｓ４１６）。
＜＜４．変形例＞＞
以上、本開示の一実施形態を説明した。以下では、本実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
＜４−１．変形例１＞
上記実施形態では、ユーザが特定の空間に出入りする度にハピネス変化（評価値）の算出と蓄積が行われる例を説明したが、本技術は上記の例に限定されない。
例えば、コアサーバ１００の制御部１０２は、ユーザの、特定の空間における滞在時間が所定時間よりも短い場合は、ハピネス変化（評価値）の算出と蓄積を行わなくてもよい。
また、コアサーバ１００の制御部１０２は、各々のユーザの、特定の空間における滞在時間にさらに基づいて、評価値を算出してもよい。例えば、制御部１０２は、滞在時間に基づいて、重み付けを行って評価値を算出してもよい。特に、滞在時間の短いユーザに係る重みが小さく、滞在時間の長いユーザに係る重みが大きく設定されて、評価値が算出されてもよい。
係る構成によれば、特定の空間における滞在時間が短すぎるために当該空間に対する十分な評価（感情変化）が行われていないユーザのハピネス変化が算出・蓄積されることによる評価値の精度低下を防ぐことが可能である。また、係る構成によれば、短い時間だけ特定の空間に出入りし、当該空間の評価を意図的に操作する行為を抑制することが可能である。
＜４−２．変形例２＞
上記実施形態では、特定のユーザのハピネス変化の情報は、対象となるユーザのユーザ端末にマイハピネスマップとして表示（通知）される例を説明したが、本技術は上記の例に限定されない。例えば、ハピネス変化のような特定のユーザの評価値の情報は、当該ユーザだけでなく、第三者に通知され、第三者によって利用されてもよい。特に、ユーザの評価値、及び当該ユーザの情報は、特定の空間（店舗等）の所有者に通知されてもよい。
例えば、ヒートマップサーバ２００の制御部２０２は、空間識別情報が示す特定の空間を出入りしたユーザのうち、所定の条件を満たす評価値に対応するユーザの識別情報を、通信部２０６を介して、当該特定の空間の所有者に通知してもよい。係る構成によれば、当該所有者は、当該空間に対する評価値が所定の条件（例えばハピネス度が所定値以上上昇）を満たすようなユーザに対して、例えば、再来店をリコメンドする等の効率的な情報配信を行うことが可能である。また、当該所有者は、店舗の定員の態度、空調管理、サービスレベル、商品提示のわかりやすさ、空間づくり等、抽象的にしか評価できないユーザ体験を、ハピネス度に基づく指標により評価した上で、情報配信を行うことが可能である。
以下では、マイハピネスマップの情報が店舗（特定の空間）の所有者に提供され、当該所有者から情報配信が行われる例として、ヒートマップシステム２がＳＮＳと連携する例と、ヒートマップシステム２が単独サービスを提供する例について説明する。
（ＳＮＳ連携による情報配信）
図１３は、ヒートマップシステム２が外部サーバ（ＳＮＳサーバ）により提供されるＳＮＳと連携することで、マイハピネスマップの情報が特定の空間の所有者に提供され、当該所有者から情報配信が行われる場合の動作例を示す説明図である。本動作例においては、ＳＮＳに既にアカウントを所有しているユーザや空間の所有者は、新たにアカウントを作成する必要がないという利点がある。
図１３に示すように、まずユーザのＳＮＳにおけるアカウント（ＳＮＳアカウント）に、当該ユーザのマイハピネスマップが登録（連携）される（Ｓ５０２）。例えば、ユーザがユーザ端末を操作して、図１２を参照して説明したようにマイハピネスマップを生成した後、当該マイハピネスマップをユーザのＳＮＳアカウントに登録してもよい。また、ヒートマップサーバ２００がＡＰＩ（Application Programming Interface）を提供し、ＳＮＳサーバがＯＡｕｔｈ等のＡＰＩ認可手段によりアクセス権限を得てマイハピネスマップを自動取得してもよい。
続いて、店舗所有者のＳＮＳアカウントに、当該店舗に出入りすることで所定値以上ハピネス度が上昇したユーザ（ハピネス上昇ユーザ）の識別情報が対応付けられ、店舗所有者に通知される（Ｓ５０４）。例えば、ＳＮＳサーバは、当該ユーザのマイハピネスマップに含まれる店舗ＩＤと、予め対応付けられた店舗所有者のＳＮＳアカウントに、当該ユーザを対応付けてもよい。
続いて、店舗所有者のＳＮＳアカウントから、ハピネス上昇ユーザに対して情報配信（特別なお知らせ、クーポン等の情報の配信）が行われる。上記情報配信は、例えばＳＮＳにより提供されるメッセージ機能等を利用して行われてもよい。また、上記情報配信は、店舗所有者の手動操作により行われてもよいし、ＳＮＳサーバにより自動的に行われてもよい。
（単独サービスによる情報配信）
図１４は、ヒートマップシステム２がＳＮＳと連携せず、単独サービスとして、情報配信サービスを提供する場合の動作例について説明するための説明図である。本動作例においては、ユーザはマイハピネスマップをＳＮＳアカウントに登録させる必要がないため、ＳＮＳを利用したくないユーザや、マイハピネスマップの情報をＳＮＳに提供したくないユーザも利用可能であるという利点がある。
図１４に示すように、まず、店舗ＩＤごとにリコメンド（情報配信）機能を利用するための設定（機能ＯＮの設定）が行われる（Ｓ６０２）。当該設定は、店舗所有者の手動操作により行われてもよいし、店舗所有者の連絡先（メールアドレス等）が対応付けされている店舗ＩＤに対して自動的に行われてもよい。
続いて、ヒートマップサーバ２００は、コアサーバ１００に当該店舗ＩＤに係るハピネス情報（ユーザのハピネス変化）を要求する（Ｓ６０４）。ここで、ヒートマップサーバ２００は、当該店舗ＩＤに係るハピネスの情報を全ユーザについて要求してもよいし、期間を限定して要求してもよい。
続いて、コアサーバ１００は、各ユーザが当該ユーザのハピネス情報を第三者に提供するためのアクセス許可を設定しているか否かを判定し、アクセス許可済のユーザのハピネス情報をヒートマップサーバ２００に送信する（Ｓ６０６）。
ハピネス情報を取得したヒートマップサーバ２００は、当該店舗に出入りすることで所定値以上ハピネス度が上昇したユーザ（ハピネス上昇ユーザ）の識別情報を店舗所有者に通知する（Ｓ６０８）。ここで、ヒートマップサーバ２００は、予めユーザＩＤに対応付けられた、ユーザに情報配信するための識別情報（メールアドレス等の個人情報）を店舗所有者に通知してもよい。
＜４−３．変形例３＞
上記実施形態では、特定の空間に対する評価値を用いた情報処理の例として、ヒートマップ画像の生成処理を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、特定の空間に対する評価値は、上記変形例２で説明したようにリコメンド（情報配信）サービスに用いられてもよいし、ランキングサービスや位置情報を用いたゲーム等のアプリケーションに用いられてもよい。
例えば、本技術によれば、同一レベル、同業種の施設をランク付けするために評価値が用いられてもよく、例えば商業施設内のレストラン・洋服店・雑貨店などのランク付けが可能である。また、映画館の出入口で評価値を取得し、公開中の映画の時間と照合することで、動員数や評判でのランキングに加え、評価値を用いた映画の新たなランキングを提供することが可能である。
また、本技術によれば、グルメランキングにおいても、評価値を用いることで新たな評価指標を導入することが可能である。さらに、ハピネスに係る評価値のみを用いたグルメランキングサービスを提供することが可能である。グルメランキングサービスは、通常様々な評価方法によりランキングが行われているため、ランク付けが消費者の直接的な評価と乖離している場合がある。ハピネス度は顧客の満足度と直結していると考えられるため、ハピネスに係る評価値のみを用いることで、より消費者の直接的な評価と近いランキングを提供することが可能となる。
また、本技術によれば、ランキングが行われ難かったサービスについてランキングすることも可能である。例えば、洋服店など、消費者の独自な主観で評価される空間に対してのランキングは困難であったが、同一のチェーン店でも各店舗の接客態度・在庫状況などはハピネスによる評価に直接的に影響すると考えられる。したがって、洋服店等に対して、ハピネスに係る評価値を用いてランキングを行うことで、新たなランキングを消費者に提供することが可能となる。また、同一商品を販売しているスーパーマーケットやコンビニエンスストア等の小売店に対しても、ハピネスに係る評価値を用いてランキングを行うことが可能である。小売店は、各店舗における店員のサービス、買い物しやすい店舗レイアウト、商品が目立つ照明を効果的に利用した展示等についてのアンケート等を用いて主観的にしか評価されなかったが、本技術によれば小売店を客観的にランキングすることが可能である。
また、本技術によれば、ヒートマップ画像生成やリコメンド、ランキング等のＢｔｏＣ（business to consumer）サービスに限定されず、ＢｔｏＢ（business
to business）サービスへの応用も可能である。例えば、店舗所有者にハピネスに係る評価値の情報が提供されてもよい。お客様のハピネスは各店舗の評価につながるため、店舗運営を評価する所有者にとっても事業を行う上での重要な指標となる。係る場合、上記実施形態で説明したような日単位でのハピネス変化等の評価値も重要であるが、店員の態度等の時間変化が激しい評価を考慮すると、評価値算出の時間的粒度も細かくする必要がある。例えば、評価値は、半日単位、店員のシフト単位、一時間単位等、より細かい単位で算出されてもよい。また、コンビニエンスストア等の店舗の運営においては、例えば平均ハピネス変化値を店舗ごとに比較し、より平均ハピネス変化値の高い店舗における当該時間帯の状況を分析（例えば、優秀な店員がいたのか、店舗独自の施策による影響等）することで、店舗改善の参考とすることも可能であろう。
また、本技術によれば、実空間の位置情報を用いたゲーム等のアプリケーションにおいても、ハピネスに係る評価値の概念を導入することも可能である。例えば、特定の空間に対する評価値に応じて、当該空間に対応するゲーム内のランクが決定されてもよい。
上述したサービスやアプリケーション等を提供するための情報処理は、例えば図２を参照して説明したシステム３、システム４により行われてもよい。
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
以上、本開示の一実施形態と各変形例を説明した。上述したハピネス変化蓄積処理、平均ハピネス変化算出処理、ヒートマップ画像生成処理などの情報処理は、ソフトウェアと、コアサーバ１００、またはヒートマップサーバ２００のハードウェアとの協働により実現される。以下では、本実施形態に係る情報処理装置であるコアサーバ１００、ヒートマップサーバ２００のハードウェア構成例として、情報処理装置１０００のハードウェア構成例について説明する。
図１５は、本実施形態に係る情報処理装置１０００のハードウェア構成を示す説明図である。図１５に示したように、情報処理装置１０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１００１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１００２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１００３と、入力装置１００４と、出力装置１００５と、ストレージ装置１００６と、通信装置１００７とを備える。
ＣＰＵ１００１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１０００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１００１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ１００２は、ＣＰＵ１００１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ１００３は、ＣＰＵ１００１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバスにより相互に接続されている。主に、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３とソフトウェアとの協働により、制御部１０２、制御部２０２、の機能が実現される。
入力装置１００４は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１００１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０００のユーザは、該入力装置１００４を操作することにより、情報処理装置１０００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
出力装置１００５は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ装置及びランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置１００５は、スピーカ及びヘッドホンなどの音声出力装置を含む。例えば、表示装置は、撮像された画像や生成された画像などを表示する。一方、音声出力装置は、音声データなどを音声に変換して出力する。
ストレージ装置１００６は、データ格納用の装置である。ストレージ装置１００６は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置１００６は、ＣＰＵ１００１が実行するプログラムや各種データを格納する。ストレージ装置１００６は、図３を参照して説明した蓄積部１０４に対応する。
通信装置１００７は、例えば、通信網に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インタフェースである。また、通信装置１００７は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）対応通信装置、有線による通信を行うワイヤー通信装置、またはブルートゥース（登録商標）通信装置を含んでもよい。通信装置１００７は、図３を参照して説明した通信部１０６、図４を参照して説明した通信部２０６に対応する。
なお、出入口センサ装置１２０、ウェアラブルデバイス１４０、ユーザ端末２２０ａ〜２２０ｄも、情報処理装置１０００と同様に、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３などに相当するハードウェアを有する。
＜＜６．むすび＞＞
以上、説明したように、本開示の実施形態によれば、ユーザの感情と対応付けて空間を評価することが可能である。また、ユーザの感情と対応付けて空間を評価することで得られた評価値を用いて、ヒートマップ画像の生成等、よりユーザの感情に結び付いた空間評価に基づくサービスを提供することが可能である。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記実施形態では、感情データは幸福度を示すハピネス度である例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、感情データは悲しさや寂しさ等、他の感情の度合いを示すデータであってもよい。また、他の感情の度合を示すデータに基づいて得られた評価値を利用して、上述したサービスを提供することも可能である。
また、上記実施形態において、空間評価システム１の各装置が有する制御部で行われる処理は、当該処理に必要な情報が他の装置に提供され、当該他の装置が有する制御部により行われてもよい。例えば、上記実施形態では、出入口センサ装置１２０の制御部１２４が感情データの取得を行う例を説明したが、出入口センサ装置１２０からコアサーバ１００に画像が提供され、コアサーバ１００の制御部１０２により感情データが取得されてもよい。また、同様に、ヒートマップシステム２の各装置で行われる処理が、他の装置により行われてもよい。
また、上記実施形態では、コアサーバ１００が、ユーザごとに空間に入るときのハピネス度と空間から出るときのハピネス度を対応付けて、ハピネス変化を算出し、ハピネス変化に基づいて評価値を算出する例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、ユーザの対応付けを行うことなく、空間に入ったユーザのハピネス度の合計と、空間から出たユーザのハピネス度の合計に基づいて、評価値を算出することも可能である。
また、上記実施形態によれば、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２、及びＲＡＭ１００３などのハードウェアを、上述した空間評価システム１、及びヒートマップシステム２の各構成と同様の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも提供可能である。また、該コンピュータプログラムが記録された記録媒体も提供される。
また、上記実施形態における各ステップは、必ずしもシーケンス図、またはフローチャート図として記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、上記実施形態の処理における各ステップは、シーケンス図、またはフローチャート図として記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積する蓄積部と、
前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値を算出する制御部と、
を備える情報処理システム。
（２）
前記制御部は、各々のユーザの、特定の空間から出るときの感情データと、当該特定の空間に入るときの感情データとの差に基づき、前記評価値を算出する、前記（１）に記載の情報処理システム。
（３）
前記制御部は、各々のユーザの、特定の空間から出るときのハピネス度と、当該特定の空間に入るときのハピネス度との差に基づき、前記評価値を算出する、前記（１）または（２）に記載の情報処理システム。
（４）
前記制御部は、前記ユーザの、特定の空間における滞在時間が所定時間よりも短い場合は、前記評価値の算出を行わない、前記（１）〜（３）のいずれか一項に記載の情報処理システム。
（５）
前記制御部は、各々のユーザの、特定の空間における滞在時間にさらに基づいて、前記評価値を算出する、前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載の情報処理システム。
（６）
前記制御部は、前記特定の空間の出入口の情報を検出可能に取り付けられたセンサによって検出された前記ユーザの情報に基づく、各々のユーザの、特定の空間に入るときの感情データと、当該特定の空間から出るときの感情データとから、前記評価値を算出する、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載の情報処理システム。
（７）
前記制御部は、前記ユーザに取り付けられたセンサによって検出された、前記特定の空間を出入りするときの前記ユーザの生体情報に基づく、各々のユーザの、特定の空間に入るときの感情データと、当該特定の空間から出るときの感情データとから、前記評価値を算出する、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載の情報処理システム。
（８）
外部装置から、前記特定の空間を示す空間識別情報を受信する通信部を有し、
前記制御部は、前記空間識別情報が示す特定の空間に対する評価値を、前記通信部を介して、前記外部装置に返信する、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理システム。
（９）
特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置に送信する通信部と、
前記通信部を介して、前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像を生成する制御部と、
を備える情報処理システム。
（１０）
前記制御部は、
前記通信部を介して、前記特定の空間を示す空間識別情報と特定のユーザを示すユーザ識別情報を送信し、
前記通信部を介して、前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する、前記ユーザ識別情報が示す特定のユーザの評価である評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによって前記特定のユーザ用のヒートマップ画像を生成する、前記（９）に記載の情報処理システム。
（１１）
前記制御部は、
一番目に訪問した空間に対応する評価値を表す画素値と、二番目に訪問した空間に対応する評価値を表す画素値とを、時系列に並べて配列させた画像を生成する、前記（９）または（１０）に記載の情報処理システム。
（１２）
前記制御部は、前記空間識別情報が示す特定の空間を出入りしたユーザのうち所定の条件を満たす評価値に対応するユーザの識別情報を、前記通信部を介して、前記特定の空間の所有者に通知する、前記（９）〜（１１）のいずれか一項に記載の情報処理システム。
（１３）
特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積することと、
前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値をプロセッサが算出することと、
を含む、情報処理方法。
（１４）
特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置に送信することと、
前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像をプロセッサが生成することと、
を含む、情報処理方法。
１ 空間評価システム
２ ヒートマップシステム
５ 通信網
９９ 情報処理システム
１００ コアサーバ
１０２ 制御部
１０４ 蓄積部
１０６ 通信部
１２０ 出入口センサ装置
１２２ 通信部
１２４ 制御部
１２６ 入口センサ部
１２８ 出口センサ部
１４０ ウェアラブルデバイス
１４２ 通信部
１４４ 制御部
１４６ センサ部
１６０ 通信網
２００ ヒートマップサーバ
２０２ 制御部
２０６ 通信部
２２０ ユーザ端末
２６０ 通信網

Claims (14)

  1. 特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積する蓄積部と、
    前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値を算出する制御部と、
    を備える情報処理システム。
  2. 前記制御部は、各々のユーザの、特定の空間から出るときの感情データと、当該特定の空間に入るときの感情データとの差に基づき、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 前記制御部は、各々のユーザの、特定の空間から出るときのハピネス度と、当該特定の空間に入るときのハピネス度との差に基づき、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。
  4. 前記制御部は、前記ユーザの、特定の空間における滞在時間が所定時間よりも短い場合は、前記評価値の算出を行わない、請求項１に記載の情報処理システム。
  5. 前記制御部は、各々のユーザの、特定の空間における滞在時間にさらに基づいて、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。
  6. 前記制御部は、前記特定の空間の出入口の情報を検出可能に取り付けられたセンサによって検出された前記ユーザの情報に基づく、各々のユーザの、特定の空間に入るときの感情データと、当該特定の空間から出るときの感情データとから、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。
  7. 前記制御部は、前記ユーザに取り付けられたセンサによって検出された、前記特定の空間を出入りするときの前記ユーザの生体情報に基づく、各々のユーザの、特定の空間に入るときの感情データと、当該特定の空間から出るときの感情データとから、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理システム。
  8. 外部装置から、前記特定の空間を示す空間識別情報を受信する通信部を有し、
    前記制御部は、前記空間識別情報が示す特定の空間に対する評価値を、前記通信部を介して、前記外部装置に返信する、請求項１に記載の情報処理システム。
  9. 特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置に送信する通信部と、
    前記通信部を介して、前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像を生成する制御部と、
    を備える情報処理システム。
  10. 前記制御部は、
    前記通信部を介して、前記特定の空間を示す空間識別情報と特定のユーザを示すユーザ識別情報を送信し、
    前記通信部を介して、前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する、前記ユーザ識別情報が示す特定のユーザの評価である評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによって前記特定のユーザ用のヒートマップ画像を生成する、請求項９に記載の情報処理システム。
  11. 前記制御部は、
    一番目に訪問した空間に対応する評価値を表す画素値と、二番目に訪問した空間に対応する評価値を表す画素値とを、時系列に並べて配列させた画像を生成する、請求項９に記載の情報処理システム。
  12. 前記制御部は、前記空間識別情報が示す特定の空間を出入りしたユーザのうち所定の条件を満たす評価値に対応するユーザの識別情報を、前記通信部を介して、前記特定の空間の所有者に通知する、請求項９に記載の情報処理システム。
  13. 特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化を蓄積することと、
    前記ユーザの感情の変化に基づき、前記特定の空間に対する評価値をプロセッサが算出することと、
    を含む、情報処理方法。
  14. 特定の空間を示す空間識別情報を、特定の空間に出入りすることによって生じたユーザの感情の変化に基づく、当該特定の空間に対する評価値を算出可能な外部装置に送信することと、
    前記外部装置より取得された、前記空間識別情報が示す前記特定の空間に対する評価値に基づき、前記特定の空間の位置に前記評価値を表す画素値をマッピングすることによってヒートマップ画像をプロセッサが生成することと、
    を含む、情報処理方法。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7139894B2 (ja) * 2018-11-06 2022-09-21 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
JP7258283B2 (ja) * 2019-04-16 2023-04-17 マツダ株式会社 仮想通貨管理装置及び仮想通貨管理方法
CN116601655A (zh) 2020-12-14 2023-08-15 三菱电机株式会社 设施评价装置以及设施评价方法
JP7372283B2 (ja) 2021-05-20 2023-10-31 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
WO2023242986A1 (ja) * 2022-06-15 2023-12-21 株式会社Fuji 行動記録表示装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001209728A (ja) * 1999-11-15 2001-08-03 Power To The People:Kk 商品等評価データ集計装置、商品等評価データ集計方法、商品等評価装置、商品等評価方法および記録媒体
JP2004280673A (ja) * 2003-03-18 2004-10-07 Takenaka Komuten Co Ltd 情報提供装置
JP2007133461A (ja) * 2005-11-08 2007-05-31 Fujitsu Ltd 販売支援システム，販売支援装置，販売支援方法および販売支援プログラム
JP2014134922A (ja) * 2013-01-09 2014-07-24 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP2014529778A (ja) * 2011-07-29 2014-11-13 パナソニック株式会社 異常検出による現場業務を向上させるためのシステム及び方法
JP2015505702A (ja) * 2011-12-16 2015-02-26 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ ユーザの行動及び関連する感情状態の履歴記録

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101438145B1 (ko) * 2010-04-30 2014-09-04 이마테크 인크. 사람을 센서로 이용하는 리스크 평가 시스템
US9077458B2 (en) * 2011-06-17 2015-07-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Selection of advertisements via viewer feedback
US20140335490A1 (en) * 2011-12-07 2014-11-13 Access Business Group International Llc Behavior tracking and modification system
US20150070516A1 (en) * 2012-12-14 2015-03-12 Biscotti Inc. Automatic Content Filtering
US20140363059A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Bby Solutions, Inc. Retail customer service interaction system and method
US20140365336A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Bby Solutions, Inc. Virtual interactive product display with mobile device interaction
US20140365272A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Bby Solutions, Inc. Product display with emotion prediction analytics
US20140365333A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Bby Solutions, Inc. Retail store customer natural-gesture interaction with animated 3d images using sensor array
US20140365334A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Bby Solutions, Inc. Retail customer service interaction system and method
WO2015087164A1 (en) * 2013-12-10 2015-06-18 4Iiii Innovations Inc. Signature based monitoring systems and methods
US11010726B2 (en) * 2014-11-07 2021-05-18 Sony Corporation Information processing apparatus, control method, and storage medium
CN107148636B (zh) * 2015-01-14 2020-08-14 索尼公司 导航***、客户终端装置、控制方法和存储介质
US10542380B2 (en) * 2015-01-30 2020-01-21 Bby Solutions, Inc. Beacon-based media network
US20160328987A1 (en) * 2015-05-08 2016-11-10 International Business Machines Corporation Detecting the mood of a group

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001209728A (ja) * 1999-11-15 2001-08-03 Power To The People:Kk 商品等評価データ集計装置、商品等評価データ集計方法、商品等評価装置、商品等評価方法および記録媒体
JP2004280673A (ja) * 2003-03-18 2004-10-07 Takenaka Komuten Co Ltd 情報提供装置
JP2007133461A (ja) * 2005-11-08 2007-05-31 Fujitsu Ltd 販売支援システム，販売支援装置，販売支援方法および販売支援プログラム
JP2014529778A (ja) * 2011-07-29 2014-11-13 パナソニック株式会社 異常検出による現場業務を向上させるためのシステム及び方法
JP2015505702A (ja) * 2011-12-16 2015-02-26 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ ユーザの行動及び関連する感情状態の履歴記録
JP2014134922A (ja) * 2013-01-09 2014-07-24 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
""頭脳"を持つカメラが、防犯も店舗改善も可能にする アクシスコミュニケーションズ", 月刊コンビニ, vol. 第16巻 第5号, JPN6020025735, 24 May 2013 (2013-05-24), pages 70 - 71, ISSN: 0004629495 *
地口 将雄 ほか: "商業施設における快適度推定および可視化システムの開発", 電子情報通信学会技術研究報告 ＡＳＮ２０１４−１５６−ＡＳＮ２０１４−１７２ 知的環境とセンサネット, vol. 第114巻 第480号, JPN6021012187, 23 February 2015 (2015-02-23), JP, pages 221 - 227, ISSN: 0004629494 *

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