JPWO2018092436A1 - 感情推定装置、および、感情推定システム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの感情を、より高い精度で推定できる感情推定装置、および、感情推定システムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明は、通信ネットワーク(2)に接続された自身(U)に関わる複数製品(4,11,12,13,14,15)からの自身(U)に関する情報により構成されるパーソナル人格(482)を備え、前記パーソナル人格(482)によって、ベース人格(483)が形成され、感情を検出する感情検出部(464)を備えることを特徴とする。
また、本発明は、自身(U)が利用した複数製品(4,11,12,13,14,15)から収集されたユーザ情報に基づく機械学習により形成されたパーソナル人格(482)を備え、前記パーソナル人格(482)は、ベース人格(483)を形成し、前記自身(U)の感情を検出する感情検出部(464)を備えることを特徴とする。
本発明の構成によれば、複数の製品からの情報により構成されるパーソナル人格によって、高精度で感情を検出できる。例えば、自身が使用する時間が異なる複数の製品からの情報によりパーソナル人格が構成される場合、単一の製品がユーザの感情を推定する場合に比べ、より長い時間をかけて収集あるいは検出される情報をパーソナル人格に反映させることができる。このパーソナル人格を利用することにより、単一の製品から得られる情報をもとにする場合よりも高精度で感情を検出できる。また、特定の製品について、その製品が自身に関わる前の感情を検出することも可能となる。
この構成によれば、ベース人格の感情と、パーソナル人格の現時点の感情とを比較することにより、感情の傾向や特徴を加味して、より高い精度で感情を検出できる。例えば、自身の感情に、特定の感情が出やすい傾向がある場合に、その特定の感情を頻繁に検出してしまう状態を避けることができ、個人の感情傾向に合わせた基準を用いて、より高精度で感情を検出できる。
この構成によれば、パーソナル人格が、自身の感情をベース人格の感情に仕向ける動作を行うことにより、自身の感情の傾向や特徴を考慮して自身の感情に働きかけを行うことができる。これにより、例えば、自身の感情を静穏化させることができる。
この構成によれば、自身の感情を変化させた原因、或いは感情に影響を与えた原因を、未来の予定から推定することができる。これにより、感情を変化させた原因、或いは感情に影響を与えた原因に対応して、自身の感情に影響を与えるように対処をすることが可能となる。
この構成によれば、自身の感情を変化させた原因、或いは感情に影響を与えた原因を蓄積することにより、自身の感情の傾向と原因とに関するデータを収集できる。収集したデータは、例えば感情推定部としてコンピュータを利用する場合に、このコンピュータが学習するデータとして利用できる。
この構成によれば、感情蓄積部に蓄積した、自身の感情を変化させた原因或いは感情に影響を与えた原因をもとに、自身の感情をベース人格の感情に仕向ける動作を行うことができる。このため、自身の感情の傾向や特徴を考慮して、より効果的に、自身の感情に働きかけることができる。
この構成によれば、装置から自身に対し、自身の感情を、運転影響がなくなるように仕向けて、車両の運転に影響を与える要因の解消または軽減を図ることができる。
この構成によれば、自身の感情が怒る、心配、哀しい、不安等の感情であることを検出した場合に、これらの感情が運転に与える影響の解消または軽減を図ることができる。
この構成によれば、人工知能であるパーソナル人格が複数の製品からの情報により構成されるので、パーソナル人格によって高精度で感情を検出できる。
この構成によれば、パーソナル人格の感情を検出することによって自身の感情または感情の変化を容易に検出できる。また、パーソナル人格は複数の製品からの情報により構成されるので、自身の感情を、より高精度で検出できる。
本発明の構成によれば、車両が、複数の製品からの情報により構成されるパーソナル人格により、高精度で感情を検出できる。このため、車両の運転中に収集あるいは検出される情報に限らず、より多くの製品が長い時間に収集あるいは検出する情報を用いることにより、より高精度で感情を検出できる。また、自身が車両に関わっていない状態における感情を検出することも可能となる。
また、上記発明において、感情検出部は、ベース人格の感情と、パーソナル人格の現時点の感情と、を比較し、感情属性を検出する構成としてもよい。この場合、感情の傾向や特徴を加味して、より高い精度で感情を検出できる。
また、上記発明において、感情検出部が検出する感情に所定以上の変化があった場合に、ベース人格の感情に仕向ける動作を制御する動作制御部を備える構成としてもよい。この場合、自身の感情の傾向や特徴を考慮して自身の感情に働きかけを行うことができる。
また、上記発明において、感情検出部により検出された感情を蓄積する感情蓄積部と、自身の行動予定を示す行動予定表と、自身の感情に大きな変化があった場合に、少なくとも感情蓄積部に蓄積された感情または自身の行動予定表に示された今後の予定から、感情変化原因を推定する感情変化原因推定部と、を備える構成としてもよい。この場合、自身の感情を変化させた原因、或いは感情に影響を与えた原因を未来の予定から推定し、この原因に対応して、自身の感情に影響を与えるように対処できる。
また、上記発明において、感情変化原因推定部が推定した原因を、感情蓄積部に感情を蓄積する際に合わせて蓄積する構成としてもよい。この場合、自身の感情の傾向と原因とに関するデータを収集できる。
また、上記発明において、動作制御部は、感情変化原因推定部で推定された原因に対応して、ベース人格の感情に仕向ける動作を制御する構成としてもよい。この場合、自身の感情の傾向や特徴を考慮して、より効果的に、自身の感情に働きかけることができる。
また、上記発明において、製品の1つは車両であって、車両は運転傾向を判定する運転傾向判定部を備え、運転傾向判定部は、少なくとものんびり運転と、せっかち運転と、を判別し、自身の運転がせっかち運転と判別された場合には、少なくとも直前の感情及び、自身の行動予定表に示された行動予定とから、運転に影響がある感情かを否かを判断し、運転影響有と判断した場合に、動作制御部は、運転影響がなくなるように仕向ける動作を行う構成としてもよい。この場合、車両の運転に影響を与える要因の解消または軽減を図ることができる。
また、上記発明において、運転に影響有の感情とは、怒る、心配、哀しい、不安のいずれかを含む構成としてもよい。この場合、自身の感情が怒る、心配、哀しい、不安等の感情であることを検出した場合に、これらの感情が運転に与える影響の解消または軽減を図ることができる。
また、上記発明において、パーソナル人格は人工知能である構成としてもよい。この場合、パーソナル人格によって高精度で感情を検出できる。
また、上記発明において、パーソナル人格は、自身の感情または感情の変化を模倣し、感情検出部はパーソナル人格の感情を検出する構成としてもよい。この場合、自身の感情または感情の変化を容易に、より高精度で検出できる。
また、本発明に係る感情推定システムでは、車両が、複数の製品からの情報により構成されるパーソナル人格により、高精度で感情を検出できる。また、自身が車両に関わっていない状態における感情を検出することも可能となる。
図1は、感情推定システム1の概略図である。
感情推定システム1は、自動二輪車4を含む複数の装置、およびサーバ3が通信ネットワーク2に接続されて構成される。感情推定システム1が備える装置は、ユーザUが使用する装置であれば、装置の種類(カテゴリー)、用途、構造等は特に制限されない。本実施形態では、自動二輪車4のほか、四輪車11、炊飯器12、掃除機13、テレビ受像機14、および冷蔵庫15を例示する。
これらの各装置は、本発明の感情推定装置として機能する。
サーバ3は、単一のコンピュータにより構成されるものに限定されず、例えば、ネットワークコンピュータ(いわゆる、クラウドコンピュータ)で構成してもよい。
これらはユーザUに関わる装置の具体例であり、本発明を適用する対象は、これらの装置に限定されない。
これらのビッグデータ21は、パーソナル人格22による学習に利用されるだけでなく、パーソナル人格22の学習結果として、各装置がサーバ3からダウンロードしてもよい。
図3は、サーバ3の機能ブロック図である。
図3に示すように、サーバ3は、サーバ側制御部31、人格DB34、認証情報記憶部36、および通信部38を備える。
サーバ側制御部31は、サーバ3の各部を制御する制御部であり、プロセッサと、プロセッサが実行するプログラムとの協働により構成される。サーバ側制御部31には人格DB34、および、認証情報記憶部36が接続される。
人格DB34は、パーソナル人格22及びコンシェルジュ人格23に関するデータを含むデータベースである。人格DB34は、パーソナル人格342、ベース人格343、行動予定データ344、感情検出履歴データ345、感情検出DB346、会話DB347、対応動作テーブル348、およびコンシェルジュ人格349を含む。図1のパーソナル人格22及びコンシェルジュ人格23は、感情推定システム1の各装置が実行するパーソナル人格22及びコンシェルジュ人格23を模式的に示したものである。これらの実体は、サーバ3においてはパーソナル人格342、及びコンシェルジュ人格349である。
認証情報記憶部36は、認証用の情報である認証情報361を記憶する。
感情推定システム1において、ビッグデータ21が収集される前の状態では、人格DB34に、汎用の、あるいは初期状態のパーソナル人格342が記憶される。
行動予定データ344および感情検出履歴データ345は、感情推定システム1の各装置が送信する行動予定データ344、感情検出履歴データ345で構成され、人格形成部311がビッグデータ21から抽出するその他のデータを含んでもよい。
また、会話DB347は、ユーザUの音声をパーソナル人格342が解析する場合に利用するデータを含んでも良い。
感情推定システム1でユーザUに関わる装置の一例として、自動二輪車4を説明する。
スイッチ432を除き、センサ部43を構成する各センサは、ECU41の制御に従って検出を実行し、検出値をECU41に出力する。また、ECU41は、スイッチ432の切り替え状態を常時検出可能である。
スロットル装置441は、ECU41の制御に従って、自動二輪車4のスロットルバルブ(図示略)の開度を調整する。燃料噴射装置442は、ECU41の制御に従って燃料を噴射する。自動二輪車4が備える燃料噴射装置442は、ポート噴射式であってもよいし直噴式であってもよく、噴射ノズルの数等も特に制限されない。燃料噴射装置442がポート噴射式の場合、スロットルバルブの開度に応じて燃料を噴射する。また、燃料噴射装置442が噴射する燃料の量はECU41により制御できる。
ECU41は、プログラムを実行するプロセッサであり、プロセッサ41と呼ぶこともできる。プロセッサ41は、集積回路や、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、その他のプログラマブル回路を用いることができる。例えば、CPU、MPU、マイコン、或いはその他の演算処理装置で構成できる。また、プロセッサ41は、ROMやRAMを統合した統合チップ(例えば、いわゆるSoCデバイス)であってもよい。ECU41が、図示しないROMに記憶したプログラムを実行することにより、検出制御部411、スロットル制御部412、燃料噴射制御部413、点火制御部414、ブレーキ制御部415、サスペンション制御部416、ランプ点灯制御部417、および、表示制御部418の機能が実現される。
無線通信部497は、少なくとも近距離無線通信プロトコルを利用した近距離通信を行う。近距離無線通信は、通信エリアが少なくとも数十センチから数メートル以上の無線通信である。近距離無線通信プロトコルには、Bluetooth(登録商標)、IrDA(登録商標)、RFID(Radio Frequency Identification)、IEEE 802.11(いわゆる無線LAN)などが挙げられる。無線通信部497は、例えば、ユーザUが所持し使用するスマートフォン、ワイヤレスマイク、その他の機器との間で無線通信を実行する。
感情検出履歴データ485(感情蓄積部)は、ユーザUについて感情を推定し、検出した履歴のデータであって、装置側制御部46がサーバ3からダウンロードする。感情検出履歴データ485は、自動二輪車4において装置側制御部46がユーザUの感情を推定した履歴のデータを含む。さらに、感情推定システム1の他の装置(四輪車11、炊飯器12、掃除機13、テレビ受像機14、冷蔵庫15)がユーザUの感情を推定した履歴を含む。
外部センサ制御部462は、外部センサ49の各部を制御して検出値を取得する。具体的には、外部センサ制御部462は、マイク492、カメラ494、Gセンサ495、およびGPS受信部496の検出値や検出結果を取得する。
図5は、感情検出部464がユーザUの感情を検出する場合のパラメータを設定する感情検出設定データ401の構成例を示す模式図である。感情検出設定データ401は、例えば、パーソナル人格482またはコンシェルジュ人格489に係るデータの1つとして人格DB48に記憶される。また、図6は、パーソナル人格482及びベース人格483の関係を示す説明図である。
感情検出部464は、ベース人格483の感情を参照することで、ビッグデータ21から得られるユーザUの人格像が抱く感情を得て、この感情と、推定したユーザUの感情とを比較する。これにより、ユーザU自身にとって、どのような感情であるかを、高精度で推定し、検出できる。
図6にはベース人格483の感情を曲線BaCで示す。図6の曲線BaCは直線に見えるが曲線であってもよい。また、パーソナル人格482の感情を曲線PeCで示す。パーソナル人格482は、ユーザUの感情を模倣するように変化するので、曲線PeCはユーザUの感情の変化を示している(或いは、シミュレートしている)ということもできる。
また、図6の点P2においてはパーソナル人格482の感情とベース人格483の感情との間に、縦軸方向に差があるが、この差を感情属性ということができる。
走行状態調整部465は、後述する動作制御部470の制御に従って、動作部44を動作させる。
ベース人格形成部468は、ベース人格483を形成する。
ここで、運転に影響があると判定されない感情について、対応動作テーブル488に設定される動作は、何も動作をしないことであってもよい。例えば、ユーザUの感情が「つまらない」の場合や「疲れ」の場合に対応付けて設定される運転用の動作は、何もなくてもよい。また、ユーザUが運転に集中することを支援する動作が設定されてもよい。例えば、ユーザUの感情が「つまらない」の場合や「疲れ」の場合に対応する運転用の動作として、ユーザUを退屈させず運転に集中するよう促す動作が設定されてもよい。
図9は、感情推定システム1の動作を示すフローチャートであり、特に、ビッグデータ21をアップロードする際の感情推定システム1の各装置の動作を示す。
自動二輪車4においては、装置側制御部46が図9の動作を実行する。この場合、外部センサ制御部462および車両センサ制御部463が、自動二輪車4の各種センサの検出値を取得する(ステップS11)。ステップS11で検出される検出値は、マイク492、カメラ494、Gセンサ495、およびGPS受信部496から外部センサ制御部462が検出する検出値を含む。また、車両センサ制御部463によって、センサ部43に含まれる各センサの検出値を含む。
サーバ側制御部31は、通信部38によって自動二輪車4、四輪車11、炊飯器12、掃除機13、テレビ受像機14および冷蔵庫15のいずれかから接続要求を受信した場合に、接続要求とともに認証情報を受信して、認証処理部313により認証を行う(ステップS21)。ステップS21で、認証処理部313は、通信部38により受信した認証情報を、認証情報記憶部36が記憶する認証情報361と照合することにより、認証を実行し、接続要求をした装置を特定する。
学習を行う基準に達した場合(ステップS25;YES)、サーバ側制御部31は、パーソナル人格実行部32によりパーソナル人格342を実行し、パーソナル人格342が備える機械学習の機能によって、ステップS24で人格DB34に登録された検出値に基づく学習を実行する(ステップS26)。この学習により、パーソナル人格342のアルゴリズムやパラメータが更新される(ステップS27)。その後、サーバ3は、感情推定システム1を構成する各装置に対して、パーソナル人格342が更新されたことを通知し(ステップS28)、本処理を終了する。
ベース人格形成部468は、ステップS31で取得した履歴に基づいてユーザUの感情の傾向を判定し(ステップS32)、判定した傾向を反映したベース人格483を生成する(ステップS33)。
図12、図13および図14は、感情推定システム1を構成する各装置がサーバ3から人格DB34をダウンロードし、感情検出の履歴をアップロードする動作を示す。図12および図14の動作を実行する主体は、感情推定システム1においてサーバ3を除く、どの装置であってもよく、ここでは自動二輪車4が実行する例を説明する。
サインアウトの要求がなされたことを検出した場合(ステップS46;YES)、装置側制御部46は、通信制御部461によって、感情検出履歴データ485を含む各種データをサーバ3にアップロードする(ステップS47)。その後、通信制御部461は、切断要求をサーバ3に送信し、サーバ3との通信を終了する(ステップS48)。
サーバ側制御部31は、通信部38によって自動二輪車4、四輪車11、炊飯器12、掃除機13、テレビ受像機14および冷蔵庫15のいずれかから接続要求を受信した場合に、接続要求とともに認証情報を受信して、認証処理部313により認証を行う(ステップS51)。ステップS51で、認証処理部313は、認証情報361により認証を実行し、接続要求をした装置を特定する。ここでは、自動二輪車4が接続要求をした例を説明する。
サーバ側制御部31は、感情推定システム1を構成する各装置に対して、パーソナル人格342が更新されたことを通知し(ステップS59)、本処理を終了する。
また、サーバ側制御部31は、パーソナル人格22の更新とともに、コンシェルジュ人格23を更新してもよい。
ここで、装置側制御部46は、感情変化原因推定部469によって、感情検出部464が検出したユーザUの感情の変化を判定する(ステップS66)。ステップS66で、感情変化原因推定部469は、ユーザUの感情の判定結果と、それ以前、すなわち過去に検出された感情の判定結果とを比較して、設定された閾値を超える感情の変化があったか否かを判定する。ここで、感情変化原因推定部469は、感情検出部464が検出し確定した感情の検出結果と、その直前に判定されたユーザUの感情とを比較することが好ましい。感情検出部464により検出されたユーザUの感情の検出結果は、感情検出履歴データ485から取得できる。
装置側制御部46は、外部センサ制御部462および車両センサ制御部463により、自動二輪車4が備える各センサの検出値を取得する(ステップS81)。感情検出部464は、ステップS81で取得した検出値から運転傾向を判定する(ステップS82)。ステップS82で、感情検出部464は、ユーザUの運転傾向を、少なくとも、「のんびり運転」と「せっかち運転」とのどちらであるかを判定する。また、感情検出部464は、「のんびり運転」および「せっかち運転」のどちらにも該当しないと判定することもでき、さらに他の運転であると判定してもよい。感情検出部464は、外部センサ制御部462および車両センサ制御部463により取得した検出値をパーソナル人格482に与え、パーソナル人格482の感情を検出することで、「のんびり運転」と「せっかち運転」とを判定してもよい。
また、感情検出部464が、ユーザUの感情が運転に影響がある感情でないと判定した場合(ステップS85;NO)、装置側制御部46はステップS87に移行する。
ここで、一般的な自動二輪車にスマートフォン等の携帯端末装置を組み合わせることで、自動二輪車4として動作させる構成例を示す。
自動二輪車40は、上述した自動二輪車4において、走行に必要な機能部および動作部を有する。具体的には、図16に示すように、自動二輪車40は、ECU41、センサ部43、および動作部44を備える。なお、図4に示した自動二輪車4と同様の構成部には同符号を付して説明を省略する。
また、自動二輪車40は、無線通信部421を備える。無線通信部421は、少なくとも近距離無線通信プロトコルを利用した近距離通信を行う。例えば、無線通信部421は、Bluetooth、IrDA、RFID、IEEE 802.11(いわゆる無線LAN)などに対応する無線通信を行う。
通信部511は、携帯端末装置5が携帯型電話機として或いはスマートフォンとして、通話やデータ通信を実行するために用いられる通信部であってもよい。マイク512およびスピーカ513は通話用の音声を入出力するものであってもよい。
図16の構成では、自動二輪車40をベースに、ユーザUが使用する携帯端末装置5を組み合わせることで、自動二輪車4(図4)と同様に、人工知能によりユーザUを支援する装置を実現できる。
上記実施の形態では車両の一例として自動二輪車4、40を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、前輪または後輪を2つ備えた3輪の鞍乗り型車両、4輪以上を備えた鞍乗り型車両、及び、スクーターなどの鞍乗り型車両に適用可能である。また、自動二輪車4、40は、自動二輪車の一例を示したものであり、本発明を適用する自動二輪車を限定するものではない。例えば、自動二輪車4、40が備えるセンサはセンサ部43に限定されず、サスペンションのストローク量を検出するセンサを設けたり、サスペンションやブレーキに圧力センサを設けたり、車体の複数箇所に加速度センサを設けたりして、自動二輪車4の動きをより詳細に検出する構成であってもよい。また、センサ部43や動作部44の一部を備えていない自動二輪車にも適用できる。
また、図3、図4および図16に示した機能ブロックは、ハードウェアとソフトウェアとの協働により実現される機能的構成を示す。これら各装置の具体的な実装形態は、上記のブロック図に制限されない。従って、機能ブロック図における各機能部に個別に対応するハードウェアが実装される必要はなく、一つのプロセッサがプログラムを実行することで複数の機能部の機能を実現する構成とすることも勿論可能である。また、上記実施形態においてソフトウェアで実現されている機能の一部をハードウェアで実現してもよく、あるいは、ハードウェアで実現されている機能の一部をソフトウェアで実現してもよい。また、プログラムされたハードウェアにより構成することも可能であり、その他、感情推定システム1の他の各部の具体的な細部構成についても、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で任意に変更可能である。
2 通信ネットワーク
3 サーバ
4 自動二輪車(感情推定装置)
5 携帯端末装置
11 四輪車(感情推定装置)
12 炊飯器(感情推定装置)
13 掃除機(感情推定装置)
14 テレビ受像機(感情推定装置)
15 冷蔵庫(感情推定装置)
21 ビッグデータ
22 パーソナル人格
23 コンシェルジュ人格
31 サーバ側制御部
32 パーソナル人格実行部
40 自動二輪車(感情推定装置)
46 装置側制御部
48 人格DB
464 感情検出部(運転傾向判定部)
468 ベース人格形成部
469 感情変化原因推定部
470 動作制御部
482 パーソナル人格
483 ベース人格
484 行動予定データ(行動予定表)
485 感情検出履歴データ(感情蓄積部)
489 コンシェルジュ人格
Claims (11)
- 通信ネットワーク(2)に接続された自身(U)に関わる複数製品(4,11,12,13,14,15)からの自身(U)に関する情報に基づいて構成されるパーソナル人格(482)を備え、
前記パーソナル人格(482)によって、ベース人格(483)が形成され、
感情を検出する感情検出部(464)を備えることを特徴とする感情推定装置。 - 前記感情検出部(464)は、前記ベース人格(483)の感情と、前記パーソナル人格(482)の現時点の感情と、を比較し、感情属性を検出することを特徴とする請求項1記載の感情推定装置。
- 前記感情検出部(464)が検出する感情に所定以上の変化があった場合に、前記ベース人格(483)の感情に仕向ける動作を制御する動作制御部(470)を備えることを特徴とする請求項1または2記載の感情推定装置。
- 前記感情検出部(464)により検出された感情を蓄積する感情蓄積部(485)と、
自身(U)の行動予定を示す行動予定表(484)と、
自身(U)の感情に大きな変化があった場合に、少なくとも前記感情蓄積部(485)に蓄積された感情または自身(U)の行動予定表(484)に示された今後の予定から、感情変化原因を推定する感情変化原因推定部(469)と、を備えることを特徴とする請求項3記載の感情推定装置。 - 前記感情変化原因推定部(469)が推定した原因を、前記感情蓄積部(485)に感情を蓄積する際に合わせて蓄積することを特徴とする請求項4記載の感情推定装置。
- 前記動作制御部(470)は、前記感情変化原因推定部(469)で推定された原因に対応して、前記ベース人格(483)の感情に仕向ける動作を制御することを特徴とする請求項4または5記載の感情推定装置。
- 前記製品(4,11,12,13,14,15)の1つは車両(4)であって、
前記車両(4)は運転傾向を判定する運転傾向判定部(464)を備え、
前記運転傾向判定部(464)は、少なくとものんびり運転と、せっかち運転と、を判別し、
自身(U)の運転がせっかち運転と判別された場合に、少なくとも直前の感情及び、自身(U)の前記行動予定表(484)に示された行動予定とから、運転に影響がある感情かを否かを判断し、
運転影響有と判断した場合に、前記動作制御部(470)は、運転影響がなくなるように仕向ける動作を行うことを特徴とする請求項6記載の感情推定装置。 - 前記運転に影響有の感情とは、怒る、心配、哀しい、不安のいずれかを含むことを特徴とする請求項7記載の感情推定装置。
- 前記パーソナル人格(482)は人工知能であることを特徴とする請求項1から8のいずれかに記載の感情推定装置。
- 前記パーソナル人格(482)は、自身(U)の感情または感情の変化を模倣し、前記感情検出部(464)は前記パーソナル人格(482)の感情を検出することを特徴とする請求項1から9のいずれかに記載の感情推定装置。
- 通信ネットワーク(2)に接続された車両(4)と、
前記通信ネットワーク(2)に接続された自身(U)に関わる複数製品(11,12,13,14,15)と、
前記複数製品(11,12,13,14,15)からの自身(U)に関する情報により構成されるパーソナル人格(482)と、を備え、
前記パーソナル人格(482)によって、ベース人格(483)が形成され、
感情を検出する感情検出部(464)を備え、
前記車両が前記パーソナル人格(482)及び前記感情検出部(464)を備える
ことを特徴とする感情推定システム。
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