WO2018092436A1

WO2018092436A1 - 感情推定装置、および、感情推定システム

Info

Publication number: WO2018092436A1
Application number: PCT/JP2017/035631
Authority: WO
Inventors: 伊藤　淳; 康真松井; 康平松浦; 明子酒井; 公博米川
Original assignee: 本田技研工業株式会社
Priority date: 2016-11-16
Filing date: 2017-09-29
Publication date: 2018-05-24
Also published as: CN109906461B; US20190276037A1; EP3525141A4; EP3525141A1; US11186290B2; JPWO2018092436A1; EP3525141B1; CN109906461A; JP6736685B2

Abstract

ユーザの感情を、より高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。　自動二輪車４は、通信ネットワーク２に接続されたユーザＵに関わる複数製品である自動二輪車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を備え、パーソナル人格によって、ベース人格が形成され、感情を検出する感情検出部を備える。

Description

感情推定装置、および、感情推定システム

　本発明は、感情推定装置、および、感情推定システムに関する。

　従来、運転者の感情を推定する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１記載の装置は、運転中に運転支援を行った場合の運転者の感情・心理を推定する。

特開２０１５－６４５８４号公報

　特許文献１記載の装置は、運転操作等に関する情報等、車両から取得される情報に基づき運転者の感情を推定する。しかしながら、人間が車両を運転する時間は一日において限られた時間であり、この限られた時間における運転操作等から運転者の感情を推定しても、推定の精度に限界がある。また、車両に限らず、装置を使用するユーザの感情を、その装置の利用中の操作等に基づき推定する場合にも、同様の課題がある。
　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。

　この明細書には、２０１６年１１月１６日に出願された日本国特許出願・特願２０１６－２２３０９６号の全ての内容が含まれる。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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）を備える構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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、を備える構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、前記パーソナル人格（４８２）は人工知能である構成としてもよい。
　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。

　また、本発明の感情推定装置において、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）の感情を検出する構成としてもよい。
　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。

　また、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。
　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。

　本発明に係る感情推定装置では、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。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。
　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、本発明の実施の形態に係る感情推定システムの概略図である。図２は、感情推定システムにおける各装置の動作の具体例を示す図である。図３は、サーバの機能ブロック図である。図４は、自動二輪車の機能ブロック図である。図５は、感情検出設定データの構成例を示す模式図である。図６は、パーソナル人格及びベース人格の関係を示す説明図である。図７は、対応動作テーブルの構成例を示す模式図である。図８は、対応動作テーブルの構成例を示す模式図である。図９は、感情推定システムを構成する装置の動作を示すフローチャートである。図１０は、サーバの動作を示すフローチャートである。図１１は、感情推定システムの動作を示すフローチャートである。図１２は、感情推定システムの動作を示すフローチャートである。図１３は、感情推定システムの動作を示すフローチャートである。図１４は、感情推定システムの動作を示すフローチャートである。図１５は、感情推定システムの動作を示すフローチャートである。図１６は、自動二輪車の別の構成例を示す機能ブロック図である。

　以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
　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。

　自動二輪車４（車両）、四輪車１１（車両）、炊飯器１２、掃除機１３、テレビ受像機１４および冷蔵庫１５の各装置は、それぞれ、通信ネットワーク２に接続される。これら各装置は、通信ネットワーク２を介して、サーバ３と通信を実行し、データを送受信する。また、これら各装置は、通信ネットワーク２を介して相互に通信を実行してもよい。
　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。

　通信ネットワーク２は、複数のコンピュータが通信を実行することが可能なネットワークであり、例えば、広域通信ネットワークである。通信ネットワーク２は、インターネット等のオープンなネットワークであってもよいし、クローズドな通信ネットワークであってもよい。通信ネットワーク２がオープンなネットワークである場合、感情推定システム１を構成するサーバ３および各装置は、ＶＰＮ（Virtual Private Network）技術等を用いて、通信ネットワーク２上でセキュアな通信を実行してもよい。また、通信ネットワーク２は、公衆電話回線や専用線等の通信回線を含み、そのほか、通信回線を介した通信を中継あるいは制御するルーター、ゲートウェイサーバー、スイッチ、ブリッジ等の各種ネットワーク機器を含んでもよい。また、通信ネットワーク２を経由するデータ通信において使用される通信プロトコルは制限されない。
　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。

　ユーザＵは、本発明でいう自身に相当する。自身は、感情推定システム１、或いは、感情推定システム１を構成する自動二輪車４、四輪車１１、炊飯器１２、掃除機１３、テレビ受像機１４、冷蔵庫１５が感情を推定する対象の人物（人間）自身である。本実施形態では、ユーザＵは、自動二輪車４を運転する人物である。ユーザＵが自動二輪車４を運転することは必須ではなく、本実施形態では、好ましい一例として示している。ユーザＵは、例えば、感情推定システム１を構成する自動二輪車４、四輪車１１、炊飯器１２、掃除機１３、テレビ受像機１４、冷蔵庫１５のうち少なくとも複数を使用するユーザが挙げられる。本実施形態では、一人のユーザＵが使用する自動二輪車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が、ユーザＵの感情を推定する。ユーザＵは、感情推定システム１を構成する自動二輪車４、四輪車１１、炊飯器１２、掃除機１３、テレビ受像機１４、冷蔵庫１５は、定常的に、或いは一時的に使用するが、ユーザＵが上記の装置を所有することは限定されない。ユーザＵは、上記の装置を借りて使用する人物であってもよい。例えば、四輪車１１は、ユーザＵが一時的にレンタルして使用するレンタカーであってもよい。

　感情推定システム１において、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は、ユーザＵに関わる装置である。自動二輪車４はユーザＵが運転または搭乗する自動二輪車である。四輪車１１は、ユーザＵが使用する自動車である。四輪車１１の使用の形態は、ユーザＵが運転する場合に限らず、ユーザＵとは異なる人物が運転し、ユーザＵが同乗者として搭乗する形態も本発明の適用範囲に含まれる。

　炊飯器１２は、ユーザＵが調理に使用する機器の一例であり、炊飯器である。炊飯器１２は、電子レンジ、電磁調理器、オーブン、電気湯沸かし器等の他の調理器具に置き換えてもよい。掃除機１３は、例えば、自走式の掃除機であり、掃除を実行する時刻および掃除を行う対象の場所について、ユーザＵが事前に設定した内容に従って掃除を実行する。テレビ受像機１４は、ユーザＵが映像や音楽を試聴する機器の一例であり、テレビ放送を視聴する場合に使用される。冷蔵庫１５は、ユーザＵが食材等を貯蔵するために使用する機器の一例である。
　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。

　感情推定システム１を構成する各装置は、いずれも、ユーザＵの感情に関する処理を行うため、コンピュータを備える。このコンピュータは、例えば、自動二輪車４が、自動二輪車としての動作を実行するために備えるＥＣＵ（Engine Control Unit）や、炊飯器１２が調理機能を実行するために備えるマイコン等、各装置が本来の機能を実行するために備えるコンピュータであってもよい。また、各装置は、ユーザＵの感情を推定し、推定した感情に対応する処理を行うための専用のコンピュータを搭載してもよい。

　本実施形態では、感情推定システム１の各装置は、それぞれ、パーソナル人格２２を実現する。パーソナル人格２２は、ユーザＵの感情または感情の変化を模倣する、仮想的な人格である。パーソナル人格２２は、コンピュータプログラムによって構築され、仮想の人間として振る舞い、あたかも実際の人間と同じような、ユーザＵを真似た感情を持つ。パーソナル人格２２の感情は、ユーザＵの感情と同様に変化するよう設定される。別の表現では、パーソナル人格２２は、ユーザＵの感情をシミュレート（或いはエミュレート）する。パーソナル人格２２は、パーソナル人格２２を構成するプログラムをコンピュータが実行することにより、当該コンピュータが実行する。パーソナル人格２２を構成するプログラムは、人間の感情をシミュレートするプログラムであってもよい。また、特定の１のパラメータから人間の感情を示す出力値を得るプログラムであってパラメータと出力値とを１対１で対応付けたシンプルなプログラムであってもよい。

　本実施形態では一例として、パーソナル人格２２は人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）により構成される。すなわち、パーソナル人格２２の機能は、人工知能技術に属し、又は関連する技術要素の全部、又は幾つかの集合により実現される。この種の技術要素には、各種フィルタリング、独立成分分析、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、輪郭抽出その他の画像処理技術、パターン認識（例えば、音声認識、顔認識ほか）、自然言語処理、知識情報処理、強化学習、ベイジアンネットワーク、ＳＯＭ（自己組織化マップ）、ニューラルネットワーク、Deep Learning（深層学習）、その他各種機械学習などが挙げられる。

　感情推定システム１では、ユーザＵに関わる各装置が、パーソナル人格２２のプログラムを実行する。各装置は、パーソナル人格２２の動作中におけるユーザＵの操作や音声などユーザＵに関わる検出を行い、検出結果を収集する。この検出結果はビッグデータ２１としてサーバ３に送られ、このビッグデータ２１を、パーソナル人格２２が学習する。パーソナル人格２２が学習を行うことにより、ユーザＵの感情を、パーソナル人格２２がより高精度で模倣できる。従って、パーソナル人格２２の感情をユーザＵの感情とみなして、パーソナル人格２２の現在の感情を検出することにより、ユーザＵの感情を検出、あるいは推定できる。

　感情推定システム１は、コンシェルジュ人格２３を有する。コンシェルジュ人格２３は、人間のようにユーザＵとコミュニケーション（例えば、会話）を行う仮想的な人格である。ユーザＵは、コンピュータプログラムによって構築された仮想の人間として振る舞うコンシェルジュ人格２３を相手に、あたかも実際の人間とするのと同じような会話を行う。コンシェルジュ人格２３は、あたかも人間がユーザＵを気遣うような動作を行うことができ、ユーザＵに対し、支援、案内、サポート等を行うユーザＵの個人的な助言役、援助者、案内者として振る舞う。これらの役目を総称するため、本実施形態ではコンシェルジュ人格２３という名称を付す。コンシェルジュ人格２３は、コンシェルジュの語に代えて、例えば、パーソナルアシスタント（Personal Assistant）と呼ぶこともできる。

　コンシェルジュ人格２３の機能は、コンシェルジュ人格２３を構成するプログラムをコンピュータが実行することにより、当該コンピュータが実行する。コンシェルジュ人格２３を構成するプログラムは、人間の感情をシミュレートするプログラムであってもよい。また、特定の１のパラメータから人間の感情を示す出力値を得るプログラムであってパラメータと出力値とを１対１で対応付けたシンプルなプログラムであってもよい。

　コンシェルジュ人格２３は、パーソナル人格２２と同様に、人工知能（ＡＩ）により構成してもよい。すなわち、コンシェルジュ人格２３の機能は、パーソナル人格２２と同様の人工知能技術に属する技術要素または関連する技術要素の全部、又は幾つかの集合により実現されてもよい。

　コンシェルジュ人格２３は、ユーザＵと音声による会話を行うものに限定されず、例えば、後述するように、ユーザＵが使用する装置の動作を制御するものであってもよい。また、コンシェルジュ人格２３は、ユーザＵに対し、ユーザＵの感情を特定の感情に仕向けるように、会話及び／または装置の制御を含む動作を行ってもよい。例えば後述するように、ユーザＵが自動二輪車４を運転中に、コンシェルジュ人格２３は、自動二輪車４の挙動を調整する。

　感情推定システム１の自動二輪車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の各装置は、上述した各装置の本来の機能に加え、ユーザＵの感情を推定する機能を有する。これらの装置は、ユーザＵが装置に対して行った操作の履歴から得られるデータや、ユーザＵと各装置とが行った会話の内容等から、ユーザＵの感情を推定する。さらに、各装置は、推定したユーザＵの感情に対応して、ユーザＵに対し、音声により会話をする機能を有する。この機能のため、各装置は、ユーザＵの音声を集音するマイク、および、音声を発するスピーカを備える。

　図２は、感情推定システム１における各装置の動作の具体例を示す図である。詳細には、図２は、感情推定システム１の各装置がユーザＵの感情を推定するために利用する検出値の例と、ユーザＵの感情に対応して実行する動作の例を示す。

　例えば、自動二輪車４は、ユーザＵが自動二輪車４を運転する場合の運転制御に関する検出値、および、ユーザＵの音声を、ユーザＵの感情を推定する検出値として利用する。四輪車１１は、ユーザＵが四輪車１１を運転する場合の運転制御に関する検出値、四輪車１１が備える重量センサが検出するユーザＵの体重、および、ユーザＵの音声を、ユーザＵの感情を推定する検出値として利用する。四輪車１１の運転制御に関するデータは、例えば、走行距離、走行速度、スロットル開度、ステアリング舵角、ブレーキ操作量、車重等が挙げられる。また、四輪車１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を利用した測位を行うことにより、出発地、到着地、経由地等のデータを取得してもよく、給油を行った場所や時刻に関するデータを取得してもよく、これらを運転制御に関するデータとして処理してもよい。

　冷蔵庫１５は、ドアの開閉回数、内容物に関するデータ、および、ユーザＵの音声を、ユーザＵの感情を推定する検出値として利用する。炊飯器１２は、ユーザＵが炊飯器１２を使用する頻度、炊飯器１２の運転メニューの中からユーザＵが選択した項目の履歴、および、ユーザＵの音声を、ユーザＵの感情を推定する検出値として利用する。掃除機１３は、収集したダストの量、および、ユーザＵの音声を、ユーザＵの感情を推定する検出値として利用する。テレビ受像機１４は、ユーザＵの操作により受信した放送局のデータ、および、放送を受信して画像を表示した時刻のデータ等を含む視聴履歴、および、ユーザＵの音声を、ユーザＵの感情を推定する検出値として利用する。

　自動二輪車４は、ユーザＵの感情を推定した場合に、ユーザＵの感情に働きかけるため、自動二輪車４の制御を行う。この場合の制御は、例えば図２に示すように、自動二輪車４のシート高さの調整、運転制御、ユーザＵに対し音声を発する動作等が挙げられる。また、四輪車１１は、ユーザＵの感情に働きかける動作として、車高の調整、運転制御、ユーザＵに対し音声を発する動作等を行う。テレビ受像機１４は、ユーザＵの感情に働きかける動作として、ユーザＵに対し音声を発するほか、番組を選択してユーザＵに見せる動作を行う。炊飯器１２、掃除機１３、および冷蔵庫１５は、ユーザＵの感情に働きかける動作として、ユーザＵに対し音声を発する動作等を行う。

　また、感情推定システム１において、例えば航空機のシートに設置されるコンピュータを、ユーザＵに関わる装置として使用することも考えられる。具体的には、航空機のシートに設置されるコンピュータが、シートに着座するユーザＵを特定し、ユーザＵと会話を行い、ユーザＵに対する処理を実行する。この場合、航空機のシートに設置されるコンピュータは、ユーザＵの音声に基づきユーザＵの感情を推定する。また、ユーザＵの感情に働きかける動作として、シートの位置調整を行ってもよいし、ユーザＵに音声を発してもよい。また、衣料品等を販売する店舗に設置される試着室に、マイクとスピーカとを搭載したコンピュータを設置し、このコンピュータを、感情推定システム１を構成する装置として利用してもよい。このコンピュータは、航空機のシートに設置されるコンピュータと同様、試着室を使用するユーザＵを特定し、ユーザＵと会話を行い、ユーザＵに対する処理を実行する。この場合、試着室に設置されるコンピュータは、ユーザＵの音声に基づきユーザＵの感情を推定する。また、ユーザＵの感情に働きかける動作として、ユーザＵに音声を発してもよい。

　各装置は、ユーザＵの感情を推定する場合に使用したデータを、通信ネットワーク２を経由してサーバ３に送信する。例えば、ユーザＵが各装置を使用した場合に、ユーザＵが装置に対して行った操作の履歴から得られるデータや、ユーザＵと各装置とが行った音声による会話の内容等から得られるデータが収集され、サーバ３に送信される。これらのデータはビッグデータ２１を構成する。サーバ３は、ビッグデータ２１を解析する。また、ビッグデータ２１は、サーバ３に蓄積されてもよい。

　ビッグデータ２１は、上述したように、感情推定システム１の各装置が収集したデータである。ビッグデータ２１は、例えば、サーバ３が一時的に、或いは継続して記憶する。ビッグデータ２１には、各装置が収集したデータ（情報）と、情報を収集した装置のカテゴリーを示す情報または装置に付与された固有の識別情報（ＩＤ等）と、が対応付けて含まれる。装置のカテゴリーは、感情推定システム１に含まれる装置の属性に基づき設定されてもよい。例えば、家庭用あるいは生活用電化製品と、日用品と、運転操作の対象である車両とを区別して設定される。また、製品の用途、種類、一般的な名称をもとに、より細かくカテゴリーが分類されてもよい。

　サーバ３は、ビッグデータ２１を収集し蓄積して、ビッグデータ２１からパーソナル人格２２を構成する。サーバ３は、人工知能であるパーソナル人格２２に、ユーザＵに関わる装置が収集したビッグデータ２１に基づく学習を実行させる。パーソナル人格２２は、ユーザＵの感情について高度に学習を行い、ユーザＵに特化して感情を高精度に推定するアルゴリズムを獲得できる。また、サーバ３は、人工知能であるコンシェルジュ人格２３に、ビッグデータ２１に基づく学習をさせてもよい。感情推定システム１では、コンシェルジュ人格２３に学習をさせず、コンシェルジュ人格２３を使用することも可能である。また、コンシェルジュ人格２３を、特定のユーザＵに適合させることが有用な場合には、コンシェルジュ人格２３がビッグデータ２１に基づき学習を行ってもよい。

　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の各装置は、通信ネットワーク２を介して、パーソナル人格２２を構成するプログラムおよび／またはデータをダウンロードして実行する。これにより、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のそれぞれにおいて、パーソナル人格２２がユーザＵの感情を高精度で推定できる。また、感情推定システム１の各装置は、通信ネットワーク２を介して、コンシェルジュ人格２３を構成するプログラムおよび／またはデータをダウンロードして実行する。

　ビッグデータ２１は、感情推定システム１の各装置が推定したユーザＵの感情を示すデータを含む。このデータは、各装置が、パーソナル人格２２によりユーザＵの感情を推定する処理を行った時点での結果であってもよいし、ユーザＵの感情を推定した履歴のデータであってもよい。複数の装置のそれぞれが、ユーザＵの感情を推定した履歴をサーバ３に送信することにより、サーバ３は、様々な時刻で推定されたユーザＵの感情に関する情報を、ビッグデータ２１として取得できる。この情報を、感情推定システム１の各装置が共有することで、各装置は、当該装置が使用されていない間におけるユーザＵの感情に関するデータを取得できる。

　感情推定システム１の各装置は、ユーザＵの今後の予定に関するデータを、ビッグデータ２１としてサーバ３に送信する。すなわち、ビッグデータ２１は、各装置が取得した、ユーザＵの今後の予定に関するデータを含む。ユーザＵの今後の予定に関するデータは、ユーザＵが各装置においてスイッチやキーによる入力操作や音声入力を行うことにより、各装置が取得する。例えば、ユーザＵが炊飯器１２に、旅行に行く日付と旅行先とを音声で告げた場合、炊飯器１２は音声認識により旅行の行き先および日付の情報を認識する。この場合、炊飯器１２は、旅行の行き先および日付の情報を、ユーザＵの予定としてサーバ３に送信する。この情報は、後述するようにサーバ３を経由して感情推定システム１の各装置により共有される。また、サーバ３、或いは感情推定システム１の他の装置が、通信ネットワーク２を介して通信可能に接続される他のコンピュータから、予定に関するデータを取得してもよい。

　また、感情推定システム１の各装置は、ユーザＵの今後の予定以外にユーザＵがスイッチやキーによる入力操作や音声入力によって入力したデータを含む。本実施形態では一例として、買い物リストを各装置が取得し、ビッグデータ２１としてサーバ３に送信する。
　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。

　感情推定システム１では、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の各装置が、他の装置が取得したデータを含むビッグデータ２１に基づいて学習を行ったパーソナル人格２２を利用して、ユーザＵの感情を検出、或いは推定できる。そして、各装置は、ビッグデータ２１に基づいて学習を行ったコンシェルジュ人格２３を利用して、ユーザＵの感情に働きかける動作を行うことができる。

　例えば、図１に示すように、四輪車１１は、ユーザＵに対して会話音声１１０、１１１、１１２、１１３を発する。会話音声１１０は、ユーザＵに対し、ユーザＵの好みの音楽を再生することを伝える音声メッセージである。会話音声１１１は、ユーザＵに対し、四輪車１１のシート位置と、運転動作に応答して四輪車１１が実行する走行動作のセッティングを、ユーザＵの好みに合わせることを伝える音声である。会話音声１１２は、ユーザＵに対し、四輪車１１が備える重量センサで検出した重量に基づき、ユーザＵの体重について会話する音声である。会話音声１１３は、ユーザＵが四輪車１１で旅行をしている場合に、付近の観光スポットや著名な土産物を案内する音声である。

　また、例えば、炊飯器１２は、ビッグデータ２１に含まれるユーザＵの今後の予定に基づき、ユーザＵが出かける目的地について会話する会話音声１２１を発することができる。また、掃除機１３は、例えば、ユーザＵが花粉症であるとのデータに基づき、花粉症の対策をするようユーザＵに呼びかける会話音声１３１を発することができる。テレビ受像機１４は、ユーザＵの今後の予定や自動二輪車４がユーザＵと会話した内容の記録に基づき、ユーザＵの以前の行動に関係するテレビ番組を案内する会話音声１４１を発することができる。冷蔵庫１５は、ユーザＵの以前の行動、具体的にはテレビ受像機１４を使用した履歴に基づき、コーヒーを飲むように促す会話音声１５１を発することができる。

　感情推定システム１の各装置は、ユーザＵに対し一方的に音声を発するだけでなく、ユーザＵとインタラクティブな音声会話が可能である。この音声会話は、各装置が備える上記のコンピュータがコンシェルジュ人格２３を実行してデータを処理することにより実現される。これらの会話は、いわゆる雑談であってもよい。

　感情推定システム１の各部の構成について説明する。
　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。

　通信部３８は、通信ネットワーク２に有線または無線で接続され、サーバ側制御部３１の制御に従って通信ネットワーク２を介してデータを送受信する。
　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。

　サーバ側制御部３１は、プログラムを実行するプロセッサであり、プロセッサ３１と呼ぶこともできる。プロセッサ３１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（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、マイコン、或いはその他の演算処理装置で構成できる。プロセッサ３１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）を統合した統合チップ（例えば、いわゆるＳｏＣ（System-on-a-Chip）デバイス）であってもよい。人格ＤＢ３４は、実体としてデータを記憶する記憶装置であり、記憶装置３４と呼ぶこともできる。記憶装置３４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気的記録媒体を用いた記憶装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュＲＯＭ、ＳＲＡＭ（Static RAM）等の半導体記憶素子を用いた記憶装置が挙げられる。認証情報記憶部３６は、記憶装置３４の記憶領域の一部を用いて構成することができる。記憶装置３４とは別に、記憶装置３６を設けて、認証情報記憶部３６としてもよい。この場合、記憶装置３６の具体的構成は、記憶装置３４と同様のものとすることができる。プロセッサ３１が、記憶装置３４に記憶されたプログラムを実行し、記憶装置３４に記憶されたデータを処理することにより、サーバ側制御部３１の各種機能を実現する。

　サーバ側制御部３１は、パーソナル人格実行部３２、人格形成部３１１、人格転送部３１２、認証処理部３１３、および、コンシェルジュ人格形成部３１４を備える。
　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。

　人格形成部３１１は、ビッグデータ２１（図１）に基づきパーソナル人格３４２を構成する。人格形成部３１１はパーソナル人格３４２を形成し、人格ＤＢ３４に格納させる。上述したように、パーソナル人格３４２は、コンピュータが実行可能なプログラムである。
　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。

　人格形成部３１１は、通信部３８によって、感情推定システム１の各装置から送信されるビッグデータ２１を取得する。人格形成部３１１は、ビッグデータ２１から、ユーザＵの未来の予定に関するデータを抽出して行動予定データ３４４を生成し、人格ＤＢ３４に記憶させる。人格形成部３１１は、ビッグデータ２１から、ユーザＵの感情を各装置が推定した推定結果を抽出し、感情検出履歴データ３４５を生成し、人格ＤＢ３４に記憶させる。人格形成部３１１は、人格ＤＢ３４に、既に行動予定データ３４４および感情検出履歴データ３４５が記憶されている場合、これらのデータを更新する。

　人格形成部３１１は、人格ＤＢ３４に記憶されたパーソナル人格３４２の学習機能により、ビッグデータ２１を対象とする学習を実行させる。この学習により、パーソナル人格３４２は、ユーザＵの感情を推定するアルゴリズムを獲得する。すなわち、初期状態においてパーソナル人格３４２が有する感情推定のアルゴリズムが、ビッグデータ２１に基づく機械学習を行うことで、特定のユーザＵの感情を推定する目的に向けたアルゴリズムに、改良あるいは改変される。アルゴリズムの改良、改変の具体的態様に制限はなく、プログラムそのものの変更を含んでもよいし、プログラムの動作を規定するパラメータの変更を含んでもよい。これにより、パーソナル人格３４２は、ユーザＵの感情を高精度に推定し、ユーザＵの感情を模倣するように感情または感情の動きを生成するアルゴリズムを獲得する。

　人格形成部３１１は、人格ＤＢ３４からパーソナル人格３４２を読み出して実行し、パーソナル人格３４２のプログラムの機能により上記の学習を実行させて、学習後のパーソナル人格３４２を人格ＤＢ３４に記憶させる。なお、人格形成部３１１は、パーソナル人格３４２の学習を、パーソナル人格３４２を更新する機能を有しかつパーソナル人格３４２とは別のプログラムを実行することにより、行ってもよい。

　サーバ３は、コンシェルジュ人格３４９を形成する。最も単純な方法では、ビッグデータ２１が収集される前に、人格ＤＢ３４に汎用あるいは初期状態のコンシェルジュ人格３４９が記憶される。この人格ＤＢ３４に記憶されたコンシェルジュ人格３４９が、感情推定システム１で利用されてもよい。或いは、人格形成部３１１が、人格ＤＢ３４に記憶されたコンシェルジュ人格３４９を読み出して実行し、コンシェルジュ人格３４９の学習機能により、ビッグデータ２１に基づく学習を実行させる。コンシェルジュ人格３４９は、コンピュータが実行可能なプログラムである。この学習により、コンシェルジュ人格３４９は、パーソナル人格３４２の感情に働きかけるアルゴリズムを獲得する。コンシェルジュ人格３４９は、パーソナル人格３４２の感情を特定の方向、傾向あるいは特定の感情に向けるように働きかけるため、会話や装置の制御を行う。コンシェルジュ人格３４９が実行する動作の目的は、ユーザＵの感情を、目的とする方向に誘導することにある。コンシェルジュ人格３４９は、ビッグデータ２１に基づく機械学習を行うことで、特定のユーザＵの感情に対し効果的に働きかけを行うことが可能になり、ユーザＵの感情を、より確実に、目的とする方向に誘導できるようになる。このため、コンシェルジュ人格３４９は学習によりアルゴリズムの改良、改変を行う。アルゴリズムの改良、改変の具体的態様に制限はなく、プログラムそのものの変更を含んでもよいし、プログラムの動作を規定するパラメータの変更を含んでもよい。人格形成部３１１は、コンシェルジュ人格３４９の学習が進む毎に、人格ＤＢ３４のコンシェルジュ人格３４９を更新する。

　人格転送部３１２は、感情推定システム１を構成する各装置のいずれかから、パーソナル人格３４２すなわちパーソナル人格２２を転送するよう要求された場合に、この要求に応答して、パーソナル人格３４２を含むプログラムおよびデータを通信部３８により送信する。本実施形態で、人格転送部３１２は、パーソナル人格３４２のほか、パーソナル人格３４２が動作する場合に用いる他のデータを含む、人格ＤＢ３４を、通信部３８により送信する。

　認証処理部３１３は、サーバ３が、通信ネットワーク２を介して他の装置からアクセスされた場合に、認証処理を実行する。認証処理部３１３は、サーバ３にアクセスした装置が送信する情報を、認証情報記憶部３６が記憶する認証情報３６１と対比することで、認証を実行する。図１に示した自動二輪車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の各装置は、通信ネットワーク２によってサーバ３にアクセスする際に、ユーザＵに対応するユーザＩＤ等の識別情報と、パスワード等の認証情報とを送信する。ユーザＵの識別情報及び認証情報はユーザＵに固有である。認証処理部３１３は、サーバ３にアクセスした装置に対する認証を実行する場合に、この装置を使用するユーザＵを特定する。例えば、感情推定システム１が、複数のユーザＵに対して上述した機能を実行する場合、サーバ３は、ユーザＵごとに、人格ＤＢ３４を有する。このため、認証処理部３１３は、認証を実行する際に、認証する装置を使用するユーザＵを特定し、認証に成功した場合に、サーバ側制御部３１は認証で特定されたユーザＵに関する人格ＤＢ３４を処理する。

　人格転送部３１２は、認証処理部３１３による認証が成功した場合に、人格ＤＢ３４を、通信部３８により送信する。人格転送部３１２は、認証処理部３１３により認証された装置のカテゴリー等に応じて、人格ＤＢ３４のうち送信するデータやプログラムを選択してもよい。

　パーソナル人格実行部３２は、パーソナル人格３４２を実行する。サーバ３において、人工知能のアルゴリズムを含むプログラムであるパーソナル人格３４２を実行する必要がある場合は、この処理をパーソナル人格実行部３２が実行する。

　パーソナル人格３４２は、上述したように、ユーザＵの感情、或いは感情の変化を模倣する人工知能であり、具体的には、アルゴリズムを実行するためのプログラム、及び上記プログラムで処理されるデータを含む。パーソナル人格３４２は、ビッグデータ２１に基づきユーザＵに関する学習を行う学習機能、ユーザＵの感情を推定（検出）する感情検出機能、ユーザＵとの間で会話を行う会話実行機能等に対応するアルゴリズムを有する。

　ベース人格３４３は、パーソナル人格３４２のアルゴリズムにより形成される仮想の人格であるベース人格に関するプログラム、および、データを含む。ベース人格については後述する。

　行動予定データ３４４は、ユーザＵの今後の予定に関するデータを含み、例えば、ビッグデータ２１から抽出されたデータで構成される。行動予定データ３４４は、例えば、人格形成部３１１が、感情推定システム１を構成する各装置が送信するビッグデータ２１から抽出した情報で構成される。人格形成部３１１は、通信ネットワーク２を介して接続される外部のサーバ（図示略）からユーザＵの今後の予定に関するデータを受信して、行動予定データ３４４に含めてもよい。

　感情検出履歴データ３４５は、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、冷蔵庫１５の各装置において、ユーザＵの感情を検出した履歴を含むデータである。ここで、ユーザＵの感情とは、ユーザＵの感情を模倣するパーソナル人格３４２の感情であってもよい。この場合、感情検出履歴データ３４５は、パーソナル人格３４２の感情の履歴に関する情報を含んでもよい。
　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。

　感情検出ＤＢ３４６は、ユーザＵの感情に関わる検出値として利用可能な各種データを含む。例えば、感情検出ＤＢ３４６は、マイクにより検出されるユーザＵの声を解析して得られる韻律、音質、音韻等のデータ、及び、ユーザＵの感情を示すパラメータを含んでも良い。また、感情検出ＤＢ３４６は、ユーザＵの顔をカメラで撮像した撮像画像に関するデータを含んでも良い。具体的には、撮像画像から抽出されるユーザＵの顔画像の特徴を示すデータと、ユーザＵの感情を示すデータとを含んでも良い。

　感情検出ＤＢ３４６が含むデータは、例えば、パーソナル人格３４２がユーザＵの感情を検出する場合に使用する。パーソナル人格３４２は、感情検出用のアルゴリズムにより、ユーザＵの音声を集音したデータやユーザＵの顔の撮像画像からユーザＵの感情を推定（検出）するときに、感情検出ＤＢ３４６のデータを参照する。また、感情検出ＤＢ３４６が含むデータは、パーソナル人格３４２がユーザＵの感情を模倣するために参照することも可能である。また、コンシェルジュ人格３４９が、ユーザＵの感情に対応する処理を行う場合に感情検出ＤＢ３４６のデータを参照してもよい。

　また、パーソナル人格３４２は、感情検出ＤＢ３４６に含まれるデータを機械学習に利用してもよい。この機械学習は、話し相手の音声、表情、及び行動と、その話し相手の感情とが対応付いた訓練データを用いて行われる、いわゆる教師あり学習である。訓練データには、例えば、音声の韻律や音質、音韻、表情、及び行動（ジェスチャや運転操作）が多種多様に異なる多数のデータを用いることができる。また訓練データの感情は、「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「楽しみ」、「焦り」、「不安」、及び「中立」のいずれかに、その度合いとともに分類されている。このような機械学習により、音声、表情、及び行動に基づき、話し相手の感情を、その感情の度合いとともに分類するアルゴリズムが得られる。また、訓練データとして、感情推定システム１を構成する装置が過去に検出したユーザＵの感情の検出結果と、ユーザＵに関わる情報とを用いてもよい。

　会話ＤＢ３４７は、コンシェルジュ人格３４９が会話用のアルゴリズムを利用してユーザＵと会話を実行する場合に用いるデータを含む。具体的には、コンシェルジュ人格３４９が会話文を合成する場合に用いる単語辞書、発音辞書、音声辞書等のデータを含む。
　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。

　対応動作テーブル３４８は、ユーザＵの感情に対応して実行する動作を定めるテーブル形式のデータである。対応動作テーブル３４８は、ユーザＵの感情に関するデータと、ユーザＵの感情を抑制し、或いは穏やかにするように、ユーザＵに働きかける動作を定めるデータとが含まれる。

　ユーザＵに対して感情推定システム１の各装置が行う働きは、装置の種類によって異なる。サーバ３が人格ＤＢ３４は、対応動作テーブル３４８を、装置のカテゴリー毎、或いは、装置毎に記憶しても良い。例えば、人格ＤＢ３４が、複数の対応動作テーブル３４８を記憶しても良い。また、サーバ３が記憶する対応動作テーブル３４８は、複数のカテゴリーまたは複数の装置の各々に対応するテーブルを含んでもよい。この場合、１つの対応動作テーブル３４８が複数の装置に関するデータを含む構成としても良い。

　コンシェルジュ人格３４９は、上述したように、ユーザＵの感情に対応して。ユーザＵの感情を所定の方向に仕向ける制御を行う人工知能であり、具体的には、アルゴリズムを実行するためのプログラム、及び上記プログラムで処理されるデータを含む。

　図４は、自動二輪車４の制御系の構成を示す機能ブロック図である。
　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。

　自動二輪車４は、鞍乗り型のバイクであってもよいしスクーターであってもよい。自動二輪車４は、走行に関わる各種センサを含むセンサ部４３、および、走行に関わる各種動作を実行する動作部４４を備える。また、自動二輪車４は、センサ部４３および動作部４４を制御するＥＣＵ４１を備える。本実施形態のＥＣＵ４１、センサ部４３、および動作部４４の各部は一般的な自動二輪車と変わらず、ＥＣＵ４１、センサ部４３および動作部４４の細部構成はあくまで一例である。

　センサ部４３は、照度センサ４３１、スイッチ４３２、スロットルセンサ４３３、舵角センサ４３４、ブレーキセンサ４３５、温度センサ４３６、および車速センサ４３７を備える。照度センサ４３１は自動二輪車４の周囲の明るさを検出する。スイッチ４３２は、自動二輪車４が備える各種スイッチであり、例えば、ウィンカースイッチ、ヘッドライトスイッチ、セルスタータースイッチ等を含む。スロットルセンサ４３３は、自動二輪車４のハンドル（図示略）に設置されたスロットルの操作量を検出する。舵角センサ４３４は、自動二輪車４のハンドル操作の操作量を検出する。ブレーキセンサ４３５は、自動二輪車４のブレーキレバーの操作量を検出する。自動二輪車４が、ユーザＵの足により操作されるフットブレーキを備える場合、ブレーキセンサ４３５はフットブレーキの操作量を検出するものであってもよい。温度センサ４３６は、自動二輪車４のエンジンの温度、および／または自動二輪車４のトランスミッション等の駆動系の温度を検出する。例えば、自動二輪車４が搭載するエンジンが水冷式である場合、温度センサ４３６は冷却水の水温を検出してもよい。車速センサ４３７は、自動二輪車４の走行速度を検出する。
　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。

　動作部４４は、スロットル装置４４１、燃料噴射装置４４２、点火装置４４３、変速装置４４４、ブレーキ駆動装置４４５、灯火装置４４６、サスペンション調整部４４７、およびメーターパネル４４８を備える。
　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。

　点火装置４４３は、自動二輪車４のエンジンの点火プラグおよび点火プラグに電圧を供給する回路を含む。ＥＣＵ４１は、点火装置４４３を制御することにより、自動二輪車４のエンジンの各シリンダにおける点火タイミングを制御できる。変速装置４４４は、エンジンに連結された自動変速装置であり、ＥＣＵ４１の制御に従って変速を実行する。変速装置４４４は、例えば、ＡＴ（Automatic Transmission）、ベルト式ＡＴ、ＣＶＴ（Continuously Variable Transmission）、ＤＣＴ（Dual Clutch Transmission）等である。ブレーキ駆動装置４４５は、自動二輪車４の前輪と後輪の各々に配置されたブレーキ装置であり、ブレーキレバーやフットブレーキの操作に応じて機械的に制動を行う。ブレーキ駆動装置４４５は、ブレーキレバーやフットブレーキの操作力をアシストして制動力を高めるブレーキブースターを有し、このブレーキブースターをＥＣＵ４１が制御できる。ブレーキ駆動装置４４５は、ブレーキレバーやフットブレーキの操作に応じてＥＣＵ４１が定めるタイミングおよび制動力で制動する構成であっても良い。灯火装置４４６は、自動二輪車４のヘッドランプ、ウィンカーランプ、ブレーキランプ、その他のマーカーランプを含む。灯火装置４４６は、ＥＣＵ４１の制御に従って少なくとも一部のランプの点灯および消灯を制御する。

　サスペンション調整部４４７は、自動二輪車４のタイヤと車体フレームとの間に介設されるサスペンション装置（図示略）を調整する。例えば、自動二輪車４がアクティブサスペンション装置を備える場合、サスペンション調整部４４７は、ＥＣＵ４１の制御に従って、自動二輪車４の車高、ダンパーの減衰力等を調整する。メーターパネル４４８は、自動二輪車４の車速、エンジン回転数、走行距離、ランプ類の点灯状態、燃料の残量等を表示する。メーターパネル４４８は、暗所や夜間における視認性を高めるためにバックライトを有し、本実施形態では、ＥＣＵ４１の制御により、バックライトの発光色を変えることができる。

　ＥＣＵ４１は、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を備える。
　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。

　検出制御部４１１は、センサ部４３に含まれる各種センサの検出値およびスイッチ４３２の状態を取得する。スロットル制御部４１２は、検出制御部４１１が検出した検出値等に基づいて、スロットル装置４４１を動作させる。燃料噴射制御部４１３は、検出制御部４１１が検出した検出値等に基づいて、燃料噴射装置４４２による燃料の噴射タイミングや噴射量を制御する。点火制御部４１４は、検出制御部４１１が検出した検出値等に基づいて点火装置４４３を制御し、適切なタイミングで点火プラグに点火させる。ブレーキ制御部４１５は、ブレーキ駆動装置４４５を制御することにより、ブレーキブースターの動作を制御する。サスペンション制御部４１６は、サスペンション調整部４４７を制御して、自動二輪車４の車高調整、サスペンションセッティングの設定等を行う。ランプ点灯制御部４１７は、スイッチ４３２の切り替え状態に対応して、灯火装置４４６を構成する各ランプの点灯および消灯を制御する。表示制御部４１８は、メーターパネル４４８のバックライトの点灯および消灯の切り替えや、バックライトの発光色の変更を行う。

　自動二輪車４は、ＥＣＵ４１、センサ部４３および動作部４４の機能により、ユーザＵの操作に応じて走行することが可能である。これらは、自動二輪車４の走行に要する最小構成といえる。

　さらに、自動二輪車４は、装置側制御部４６、通信部４７、人格ＤＢ４８、および、外部センサ４９を備える。装置側制御部４６は、人工知能であるパーソナル人格４８２を実行する機能部であり、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。装置側制御部４６には人格ＤＢ４８、および外部センサ４９が接続される。

　装置側制御部４６は、プログラムを実行するプロセッサであり、プロセッサ４６と呼ぶこともできる。プロセッサ４６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４６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。また、人格ＤＢ４８は、実体としてデータを記憶する記憶装置であり、記憶装置４８と呼ぶこともできる。記憶装置４８は、例えば、ＨＤＤ等の磁気的記録媒体を用いた記憶装置、ＳＳＤ、フラッシュＲＯＭ、ＳＲＡＭ等の半導体記憶素子を用いた記憶装置が挙げられる。

　通信部４７は、通信ネットワーク２に接続され、通信ネットワーク２を介してサーバ３（図１）と通信を実行する。通信部４７は、装置側制御部４６が出力するデータをサーバ３に送信し、サーバ３から受信したデータを装置側制御部４６に出力する。外部センサ４９は、ヘッドセット４９１、カメラ４９４、Ｇセンサ４９５、ＧＰＳ受信部４９６、および無線通信部４９７を備える。ヘッドセット４９１は、ユーザＵが装着するヘルメットに設けられ、マイク４９２、およびスピーカ４９３を有する。マイク４９２はユーザＵが発する音声を集音して装置側制御部４６に音声信号を出力する。スピーカ４９３は、ユーザＵが耳に装着するイヤホンであってもよく、装置側制御部４６の制御に従って音声を出力する。ここで、ヘッドセット４９１と装置側制御部４６との間に、アナログ音声信号とデジタルデータとの変換を行うＡ／Ｄ（Analogue / Digital）変換器を設けてもよいし、ヘッドセット４９１がＡ／Ｄ変換器を備えてもよい。

　カメラ４９４は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等のイメージセンサを備え、ユーザＵの顔を含む撮像範囲を撮像し、撮像画像データを装置側制御部４６に出力する。Ｇセンサ４９５は、加速度を検出するセンサであり、検出値を装置側制御部４６に出力する。Ｇセンサ４９５は、１軸方向のＧを検出する１軸のセンサであってもよいし、２軸、或いは３軸センサであってもよい。また、Ｇセンサ４９５は、角速度センサ等と組み合わされた統合型のモーションセンサユニットであってもよい。

　ＧＰＳ受信部４９６は、ＧＰＳ信号を受信するアンテナ（図示略）を備え、自動二輪車４の現在位置を測位し、測位結果を装置側制御部４６に出力する。
　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。

　人格ＤＢ４８が格納する各種データは、サーバ３（図２）が有する人格ＤＢ３４に格納されるデータである。装置側制御部４６は、通信部４７によってサーバ３にアクセスし、認証処理を経てダウンロードしたデータを人格ＤＢ４８に記憶する。

　パーソナル人格４８２は、上述したように、ユーザＵの感情、或いは感情の変化を模倣する人工知能であり、具体的には、アルゴリズムを実行するためのプログラム、及び上記プログラムで処理されるデータを含む。パーソナル人格４８２は、例えば、サーバ３において学習を実施したパーソナル人格３４２を、装置側制御部４６がダウンロードしたものである。

　ベース人格４８３は、パーソナル人格４８２のアルゴリズムにより形成される仮想の人格であるベース人格に関するプログラム、および、データを含む。

　パーソナル人格４８２は、ユーザＵと同様の感情の傾向を有し、或いは、ユーザＵの感情の傾向を模倣する、仮想的な人格である。パーソナル人格４８２は外的な要因に対応して、ユーザＵの感情の変化をシミュレートし、ユーザＵの感情をまねた感情を生成する。ここで、パーソナル人格４８２は、外的な要因と、この外的な要因に対応して生成または変化するユーザＵの感情との両方に基づき、ユーザＵの感情を模倣してもよい。

　人間の感情には個性が反映され、人により、例えば、特定の感情を想起しやすい傾向を持つことがある。このようなユーザＵの性格傾向、感情の傾向あるいは特性は個人差があり、例えば、怒りの感情を想起しやすい人や、少しのいらだちを感じている状態が普通に感じられる人がいれる。ベース人格４８３は、ユーザＵの感情の傾向を加味して、通常の状態におけるユーザＵが抱く感情を示す。ベース人格４８３は、感情を生成または変化させるアルゴリズムを有するプログラムであってもよいし、ＡＩであってもよいが、感情の種類と程度とを示す基準値であってもよい。通常の状態におけるユーザＵとは、感情推定システム１を構成する各装置が収集したビッグデータ２１に基づき特定される仮想の人格である。簡単に表現すれば、「いつものユーザＵ」ならばどのような感情を抱くかを、ベース人格４８３の感情から得ることができる。

　ベース人格４８３は、例えば、サーバ３が形成して、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の各装置に送信（配信）してもよい。本実施形態では、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の各装置の少なくともいずれかが形成する。後述するように、本実施形態では、自動二輪車４が装置側制御部４６によりベース人格４８３を形成する。

　行動予定データ４８４（行動予定表）は、人格ＤＢ３４が格納する行動予定データ３４４と同様のデータであり、ユーザＵの今後の予定に関するデータを含む。自動二輪車４はサーバ３から行動予定データ３４４をダウンロードして人格ＤＢ４８に記憶する。このため、装置側制御部４６は、最新の行動予定データ４８４を参照できる。
　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。

　感情検出ＤＢ４８６は、ユーザＵの感情に関わる検出値として利用可能な各種データを含む。感情検出ＤＢ４８６は、人格ＤＢ３４が記憶する感情検出ＤＢ３４６と同様のデータを含む。感情検出ＤＢ４８６は、装置側制御部４６がサーバ３からダウンロードして、人格ＤＢ４８に記憶してもよい。

　会話ＤＢ４８７は、装置側制御部４６が会話用のアルゴリズムを利用してユーザＵと会話を実行する場合に用いるデータを含み、例えば、人格ＤＢ３４が記憶する会話ＤＢ３４７と同様のデータを含む。

　対応動作テーブル４８８は、ユーザＵの感情に対応して実行する動作を定めるテーブル形式のデータである。対応動作テーブル４８８は、ユーザＵの感情に関するデータと、ユーザＵの感情を抑制し、或いは穏やかにするように、ユーザＵに働きかける動作を定めるデータとが含まれる。特に、対応動作テーブル４８８は、ユーザＵの感情に対応して自動二輪車４が実行する動作を定めるテーブルであり、四輪車１１、炊飯器１２などの他の装置が実行する動作に関するデータを含まない構成であってもよい。例えば、装置側制御部４６は、人格ＤＢ３４が格納する対応動作テーブル３４８のうち、自動二輪車４の動作に係るデータのみをダウンロードして、対応動作テーブル４８８として記憶してもよい。

　コンシェルジュ人格４８９は、上述したように、ユーザＵの感情に対応して。ユーザＵの感情を所定の方向に仕向ける制御を行う人工知能であり、具体的には、アルゴリズムを実行するためのプログラム、及び上記プログラムで処理されるデータを含む。

　装置側制御部４６は、人格ＤＢ４８が記憶するパーソナル人格４８２、及び、コンシェルジュ人格４８９を実行することにより、人工知能の各種機能を実現する。装置側制御部４６は、通信制御部４６１、外部センサ制御部４６２、車両センサ制御部４６３、感情検出部４６４、走行状態調整部４６５、会話実行部４６６、出力制御部４６７、ベース人格形成部４６８、感情変化原因推定部４６９、及び、動作制御部４７０を有する。このうち、少なくとも感情検出部４６４、ベース人格形成部４６８、および感情変化原因推定部４６９は、パーソナル人格４８２を実行することにより実現される機能である。また、動作制御部４７０は、コンシェルジュ人格４８９を実行することにより実現される機能である。走行状態調整部４６５、及び、会話実行部４６６は、コンシェルジュ人格４８９に関連して実現される機能である。他の機能は、装置側制御部４６が使用するプロセッサが、パーソナル人格４８２とは異なるプログラムを実行して構成されてもよい。

　通信制御部４６１は、通信部４７を制御して通信ネットワーク２を介したデータ通信を実行する。通信制御部４６１は、サーバ３に対して認証用の情報を送信する動作、サーバ３から人格ＤＢ３４に含まれるデータをダウンロードする動作等を実行する。また、通信制御部４６１は、無線通信部４９７を制御して、各種の装置との間でデータ通信を実行しても良い。
　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。

　車両センサ制御部４６３は、ＥＣＵ４１の制御下にあるセンサ部４３に含まれる各センサの検出値を、ＥＣＵ４１から取得する。これにより、装置側制御部４６が実行する人工知能が、センサ部４３が検出する検出値を利用できる。

　感情検出部４６４（運転傾向判定部）は、ユーザＵの感情を推定する。感情検出部４６４は上述したパーソナル人格４８２の機能である。感情検出部４６４は、マイク４９２が集音したユーザＵの音声、および、カメラ４９４の撮像画像から、ユーザＵの感情を検出する。また、感情検出部４６４は、感情検出履歴データ４８５を参照し、過去に検出されたユーザＵの感情や、直前に検出されたユーザＵの感情に関するデータを取得し、感情検出に用いることもできる。この場合は、他の装置が検出したユーザＵの感情に関するデータを用いることもできる。また、感情検出履歴データ４８５は、行動予定データ４８４を参照し、未来のユーザＵの予定を加味してユーザＵの感情を検出することもできる。本実施形態では、パーソナル人格４８２が感情検出部４６４の機能を有するものとして説明するが、感情検出部４６４がコンシェルジュ人格４８９により実現される機能であってもよい。

　感情検出部４６４は、機械学習によって得られたアルゴリズムを用いて、ユーザＵの感情を推定する。この機械学習は、上述したように訓練データを用いて行われる、いわゆる教師あり学習である。感情検出部４６４は上記アルゴリズムに基づき、ユーザＵの音声、表情、及び行動の入力を受け、ユーザＵの感情の分類を、及び感情の度合いを出力する。なお、感情の分類は、あくまでも例示であり、必要に応じて適宜に変更してもよい。感情検出部４６４には、機械学習で得たアルゴリズムを用いた推定に代えて、既存の任意の感情認識技術を用いることもできる。

　ここで、感情検出部４６４は、外部センサ制御部４６２が取得する外部センサ４９の検出結果、車両センサ制御部４６３が取得するセンサ部４３の検出結果、及び、感情検出履歴データ４８５に含まれる履歴のデータから、直接感情を検出するものに限らない。例えば、感情検出部４６４は、センサ部４３及び外部センサ４９の検出結果と感情検出履歴データ４８５のデータに基づきユーザＵの感情または感情の動きをシミュレート（模倣）することにより、ユーザＵの感情を推定、或いは検出してもよい。

　そして、感情検出部４６４は、ユーザＵの感情を推定した結果に、さらに、ベース人格４８３を加味して、ユーザＵの感情を検出する。感情検出部４６４は、推定したユーザＵの感情とベース人格４８３の感情とを比較し、ユーザＵの感情を特定する。感情検出部４６４が、ユーザＵの感情を、ベース人格４８３の感情と比較して得る結果を、感情属性と呼ぶ。

　さらに、本実施形態の感情検出部４６４は、ユーザＵが自動二輪車４を運転する際の操作の態様を、ユーザＵの感情を検出するパラメータとして用いる。
　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。

　例えば、ユーザＵが、「悲しみ」の感情を抱くことが多い人物、或いは性格であると仮定する。このようなユーザＵは、「悲しみ」の感情を抱くことが日常的であり、ユーザＵ自身にとっては通常の状態である。いわば、ユーザＵの感情は特に「悲しみ」を意識するような状態ではなく、感情は「平穏」であるということもできる。これに対し、「悲しみ」の感情を抱くことが極めて希なユーザＵが、「悲しみ」の感情を抱いた場合、非日常的であり、ユーザＵ自身にとっては非常に珍しい状態である。このように、ユーザＵの感情として「悲しみ」が検出された場合の重要度は、ユーザＵの感情の傾向や性質により異なる。
　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５の感情検出設定データ４０１では、感情検出部４６４がユーザＵの感情を検出する場合に取得するデータ、すなわち検出値として、音声、スロットル開度、ブレーキ操作量、Ｇセンサ４９５の検出値、カメラ４９４の撮像画像、等が設定される。音声は、マイク４９２が検出する音声である。感情検出部４６４は、マイク４９２が検出する音声について、会話内容、独り言の頻度や回数、独り言の内容等を感情検出のパラメータとして利用する。また、スロットル開度はスロットルセンサ４３３の検出値であり、感情検出部４６４は、スロットル開度の変化を感情検出のパラメータとして利用する。ブレーキ操作量はブレーキセンサ４３５の検出値である。例えば、ユーザＵが「怒り」の感情を抱いている場合に、スロットルやブレーキの操作が乱暴になり、スロットルセンサ４３３、ブレーキセンサ４３５の検出値が急峻に変化する。また、自動二輪車４の車体の挙動が不安定化することもあり、ＧＰＳ受信部４９６の検出値の変化が急峻になる。このような変化を、ユーザＵの感情の検出に利用できる。感情検出設定データ４０１に設定される検出値、およびパラメータは、ベース人格４８３の感情の検出にも利用できる。

　図６には、ユーザＵの感情の変化を図表として示す。図６の図表では縦軸を感情軸とし、横軸を時間の経過とする。縦軸の感情はどのような感情でもよいが、図６では一例として、「怒」（感情Ｅ１）－「穏」（感情Ｅ２）の軸を示す。縦軸上の点Ｎは、感情が中性の状態を示す中性点であり、ユーザＵの感情が中性点Ｎであれば、「怒」と「穏」の対比においては中立した感情である。
　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。

　曲線ＢａＣと縦軸および横軸の比較から明らかなように、図６の例ではユーザＵの通常の感情であるベース人格４８３は、中性点Ｎよりも「怒」に偏った位置にある。従って、例えば点Ｐ１では、曲線ＰｅＣが示すパーソナル人格４８２の感情は、中性点Ｎよりも「怒」に偏った位置にあり、曲線ＢａＣに重なる。つまり、点Ｐ１では、パーソナル人格４８２の感情が、「いつものユーザＵの感情」であるベース人格４８３と一致する。この場合、感情は「怒」に偏っているが、ユーザＵは冷静で落ち着いた状態であるといえる。

　図６の点Ｐ２では、曲線ＰｅＣは、曲線ＢａＣよりも「怒」に大きく偏った位置にある。この場合、動作制御部４７０は、点Ｐ２の感情を、曲線ＢａＣの感情に近づけるように、自動二輪車４の動作を実行させる。具体的には、動作制御部４７０は、走行状態調整部４６５、会話実行部４６６、及び出力制御部４６７を制御して、各種動作を実行させる。
　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。

　動作制御部４７０は、パーソナル人格４８２の感情をベース人格４８３の感情に近づける動作を実行する基準として、基準範囲ＥＲを有する。図６の例では、基準範囲ＥＲは、感情軸においてベース人格４８３の感情からプラス方向、及び、マイナス方向に所定の幅を持つように設定される。基準範囲ＥＲのプラス方向の幅、及び、マイナス方向の幅は、それぞれ独立して設定されても良いし、ベース人格４８３の感情を中心とするように設定されてもよい。また、基準範囲ＥＲの大きさは、感情検出部４６４が検出する感情の種類ごとに設定されてもよい。例えば、感情軸におけるベース人格４８３の感情を基準に、プラス方向に所定％、マイナス方向に所定％と設定できる。

　パーソナル人格４８２の感情が、ベース人格４８３の感情から、基準範囲ＥＲを超える程度に乖離した場合に、動作制御部４７０は、パーソナル人格４８２の感情に所定以上の変化があった場合に該当すると判定する。すなわち、基準範囲ＥＲの大きさは、パーソナル人格４８２の感情の変化を判定する基準となる、所定の範囲といえる。

　基準範囲ＥＲの大きさはユーザＵごとに異なる。例えば、感情の起伏や感情の変化が少ない、大きいなどのベース人格４８３の特性に基づき、基準範囲ＥＲの大きさが決定される。基準範囲ＥＲの大きさは、例えば、感情検出部４６４または動作制御部４７０が決定してもよい。このように基準範囲ＥＲを設定することで、感情検出部４６４が検出した感情がベース人格４８３の感情から離れている場合に、動作制御部４７０が動作を実行する基準が明確になる。このため、動作制御部４７０がユーザＵに対して行う働きかけの頻度を、適切な程度に抑えることができ、ユーザＵの感情に対し過度に干渉する事態を回避できる。これにより、ユーザＵに、動作制御部４７０の制御を煩わしく感じさせることなく、ユーザＵの感情を効果的に誘導して静穏化させ、ユーザＵが快適に、安定して自動二輪車４を運転できるようにする。

　図４に戻り、動作制御部４７０は、感情検出部４６４が検出するユーザＵの感情に基づき、ユーザＵの感情に働きかける動作を実行する。動作制御部４７０は、走行状態調整部４６５を制御して、動作部４４の各部を動作させる。また、動作制御部４７０は、会話実行部４６６を制御して、ユーザＵとの間の会話を実行させる。また、動作制御部４７０は、出力制御部４６７を制御して、走行状態調整部４６５及び会話実行部４６６とは異なる動作を実行させる。動作制御部４７０が、走行状態調整部４６５、会話実行部４６６及び出力制御部４６７に実行させる動作は、後述する対応動作テーブル４８８に設定されている。
　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。

　会話実行部４６６は、動作制御部４７０の制御に従って、ユーザＵとの間で音声による会話を実行する。会話実行部４６６は、人工知能が有する会話のアルゴリズムに従って、マイク４９２とスピーカ４９３を制御し、音声による会話を行う。ここで、会話実行部４６６は、会話ＤＢ４８７を参照し、ユーザＵが発する音声の認識や、ユーザＵに対して発話する語や文の選択あるいは構築を行ってもよい。

　出力制御部４６７は、動作制御部４７０の制御に従って、走行状態調整部４６５および会話実行部４６６が実行する動作以外の動作を実行する。
　ベース人格形成部４６８は、ベース人格４８３を形成する。

　感情変化原因推定部４６９は、感情検出部４６４が検出したユーザＵの感情が大きく変化した場合に、感情の変化を招いた要因を推定する。感情検出部４６４は、設定された時間毎、或いは、外部要因により定まるタイミングに従い、ユーザＵの感情を検出する。感情変化原因推定部４６９は、感情検出部４６４が検出するユーザＵの感情と、それ以前、特にその直前に感情検出部４６４または他の装置が検出した感情との差を求める。感情検出部４６４が過去に検出した感情や、他の装置が過去に検出した感情に関するデータは感情検出履歴データ４８５に含まれる。ユーザＵの感情を変化させる要因は様々であるが、本実施形態の感情変化原因推定部４６９は、行動予定データ４８４に含まれるユーザＵの予定に関するデータから、感情変化の要因となった予定を探す。

　図７は、対応動作テーブル４８８の構成例を示す模式図である。図８は、対応動作テーブル４８８ａの構成例を示す模式図である。対応動作テーブル４８８ａは、図７の対応動作テーブル４８８の一部を構成する。

　上述のように、ユーザＵの感情に対応して感情推定システム１の各装置が実行する動作は、装置によって異なる。図７および図８に示す対応動作テーブル４８８ａは自動二輪車４の動作について設定される例を示す。対応動作テーブル４８８には、感情検出部４６４が検出したユーザＵの感情に対応付けて、装置側制御部４６が実行する動作が設定される。

　図７の例では、対応動作テーブル４８８に設定される動作は３種類ある。すなわち、ユーザＵの感情が通常である場合に実行される動作と、ユーザＵの感情を静穏化させるために実行される動作と、ユーザＵの感情が運転に影響あると判定された場合の動作である。

　ユーザＵの感情を静穏化するとは、ユーザＵの感情を、平常のユーザＵの感情に戻す、或いは近づけることを指す。具体的には、図６に示したように、パーソナル人格４８２の感情すなわちユーザＵの感情を、ベース人格４８３の感情に戻す又は近づけることをいう。別の表現では沈静化、抑制、等ということもできる。

　図７の例で、ユーザＵの感情が「怒り」の場合の感情静穏化用の動作である「動作Ａ－２」は、ユーザＵの怒りを抑えて冷静にさせるよう働きかける動作である。ユーザＵの感情が「悲しい」の場合の感情静穏化用の動作である「動作Ｓ－２」は、ユーザＵを元気付けるよう働きかける動作である。

　また、運転に影響がある感情は、例えば、怒る、心配、哀しい（悲しい）、不安、が挙げられる。これらの感情を感情検出部４６４が検出した場合に装置側制御部４６が実行する動作は、ユーザＵの感情を静穏化し、穏やかにするように、ユーザＵに働きかける動作である。ユーザＵの感情の静穏化とは、ユーザＵの感情を、平常のユーザＵの感情に戻す、或いは近づけることを指し、具体的にはベース人格４８３の感情に戻す又は近づけることをいう。別の表現では沈静化、抑制、等といえる。

　図７の例では、対応動作テーブル４８８において、ユーザＵの感情が「怒り」の場合の運転用の動作である「動作Ａ－３」、および、ユーザＵの感情が「悲しい」の場合の運転用の動作である「動作Ｓ－３」は、ユーザＵの感情を静穏化するための動作である。
　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８は、対応動作テーブル４８８において設定される動作の内容の一例を示す図である。図８には、例として、図７の対応動作テーブル４８８に例示した「動作Ａ－２」の具体的な内容の例を示す。図８に設定される内容は、例えば。対応動作テーブル４８８に付随する対応動作テーブル４８８ａとして、人格ＤＢ４８が記憶してもよい。

　動作Ａ－２は、ユーザＵの感情が「怒り」である場合に、ユーザＵの感情を静穏化するようにユーザＵに働きかける動作である。動作の種類は、「動作詳細」に設定される。すなわち、装置側制御部４６は、自動二輪車４のエンジン出力、トルクコントロール、スロットル開度制限、ＡＢＳ（Antilock Brake System）、サスペンションセッティング、メーターパネル表示、音声、等の各項目の動作を行う。これらの動作は走行状態調整部４６５の制御により実行される。

　対応動作テーブル４８８、４８８ａに設定される各種動作は、動作制御部４７０の制御により実行される。動作制御部４７０は、対応動作テーブル４８８、４８８ａに従って走行状態調整部４６５を制御することにより、動作部４４による動作を行う。また、動作制御部４７０は、対応動作テーブル４８８、４８８ａに従って会話実行部４６６を制御することにより、音声による会話を行う。動作制御部４７０は、対応動作テーブル４８８、４８８ａに従って出力制御部４６７を制御することにより、動作部４４の動作及び会話以外の動作を行うことができる。

　エンジン出力の制御について、走行状態調整部４６５は、スロットル制御部４１２が使用するスロットル装置制御パラメータ、燃料噴射制御部４１３が使用する燃料噴射マップ、点火制御部４１４が使用する点火時期パラメータを調整する。図８の例では、スロットル装置制御パラメータを、スロットル操作に対応するスロットル開度が低くなるよう調整し、燃料噴射マップおよび点火時期パラメータを、スロットル操作に対応するエンジン出力が低くなるよう調整する。これらのパラメータやマップは、ＥＣＵ４１が内蔵するＲＯＭ（図示略）等の記憶装置に記憶される。走行状態調整部４６５は、上記の各パラメータやマップを、予め用意された別のパラメータやマップに切り替える。

　トルクコントロールについて、走行状態調整部４６５は、燃料噴射制御部４１３が使用する燃料噴射マップ、および、点火制御部４１４が使用する点火時期パラメータを調整する。これにより、燃料噴射マップおよび点火時期パラメータが、出力トルクが低くなるよう調整される。スロットル開度制限に関し、走行状態調整部４６５は、スロットル制御部４１２が使用するスロットル装置制御パラメータを調整して、スロットル装置４４１がスロットルバルブを開く開度の上限を、例えば通常位置より低くする。ＡＢＳについて、走行状態調整部４６５は、ブレーキ制御部４１５が使用するブレーキ制御パラメータを調整して、ＡＢＳの作動条件を変更する。これにより、例えば、ＡＢＳが、通常時よりも高速度から作動するようになる。サスペンションセッティングについて、走行状態調整部４６５は、サスペンション制御部４１６が使用するサスペンションセッティング調整用のパラメータを調整する。例えば、自動二輪車４のサスペンション調整部４４７がアクティブサスペンションやセミアクティブサスペンションを搭載している場合、サスペンション制御部４１６の制御により走行中や停車中に減衰力や車高等のサスペンションセッティングが調整される。走行状態調整部４６５は、サスペンション制御部４１６が使用するパラメータを調整し、例えば、サスペンション制御部４１６が乗り心地を重視したセッティングを行うようにする。

　メーターパネル表示について、走行状態調整部４６５は、表示制御部４１８が使用するデータを調整し、メーターパネル４４８の表示を、ユーザＵをリラックスさせる効果が期待できる色に変更する。

　音声に関する動作は会話実行部４６６が実行する。会話実行部４６６は、会話ＤＢ４８７を参照して、マイク４９２およびスピーカ４９３を用いてユーザＵと音声による会話を実行し、ユーザＵをリラックスさせる効果が期待できる会話を行う。会話実行部４６６は、例えば、スピーカ４９３から出力する声の高さ、声色、話す速さ、ユーザＵの音声に対する応答時間、等を調整する。

　対応動作テーブル４８８は、図８に例示した動作Ａ－２に限らず、図７の例を含む各動作について、走行状態調整部４６５、会話実行部４６６および出力制御部４６７が実行する動作の内容を詳細に定める情報を含む。

　続いて、感情推定システム１の動作についてフローチャートを参照して説明する。
　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。

　図９の動作は、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の各装置が実行可能である。
　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。

　通信制御部４６１は、外部センサ制御部４６２および車両センサ制御部４６３が取得した検出値をアップロードする基準に達したか否かを判定する（ステップＳ１２）。アップロードの基準は、例えば、予め設定された時間が経過する毎、ステップＳ１１で取得した検出値の数、設定された特定のセンサの検出値を取得する毎、等とすることができる。アップロードの基準に達しない場合（ステップＳ１２；ＮＯ）、通信制御部４６１はステップＳ１１に戻り、外部センサ制御部４６２および車両センサ制御部４６３が検出値を取得する。アップロードの基準に達した場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、通信制御部４６１は、通信部４７によりサーバ３に対して接続要求と認証情報を送信し（ステップＳ１３）、認証に成功した後に、ステップＳ１１で取得した検出値をサーバ３に送信する。

　図１０は、サーバ３の動作を示すフローチャートである。図１０の動作は、図９の動作を実行する装置から送信される検出値の受信に係る動作を示す。
　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。

　サーバ側制御部３１は、人格形成部３１１により、ステップＳ２１で認証した装置に対応するパーソナル人格３４２を特定する（ステップＳ２２）。続いて、サーバ側制御部３１は、人格形成部３１１によって、ステップＳ２１で認証に成功した装置から検出値を受信する（ステップＳ２３）。サーバ側制御部３１は、受信した検出値を人格ＤＢ３４に登録して、人格ＤＢ３４を更新する（ステップＳ２４）。サーバ側制御部３１は、ステップＳ２３で受信した検出値を解析して、人格ＤＢ３４に記憶する。例えば、サーバ側制御部３１は、ユーザＵの予定に関するデータを検出値から抽出して、行動予定データ３４４を更新する。

　サーバ側制御部３１は、ステップＳ２４で検出値を人格ＤＢ３４に登録したことにより、パーソナル人格３４２の学習を行う基準に達したか否かを判定する（ステップＳ２５）。学習を行う基準は、例えば、予め設定された時間が経過する毎、ステップＳ２４で人格ＤＢ３４に登録した検出値の数、等とすることができる。

　学習を行う基準に達していない場合（ステップＳ２５；ＮＯ）、サーバ３は本処理を終了する。
　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。

　なお、図１０のステップＳ２６で実行されるパーソナル人格３４２の学習を、サーバ３以外の装置で実行することも勿論可能である。例えば、自動二輪車４が、装置側制御部４６によって、センサ部４３及び／又は外部センサ４９で検出した検出値に基づいて、パーソナル人格４８２の学習を実行してもよい。この場合、自動二輪車４は、学習した後のパーソナル人格４８２をサーバ３に送信してもよく、このときに、学習に用いた各種の検出値をビッグデータ２１としてサーバ３に送信してもよい。

　図１１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、感情推定システム１を構成する装置においてベース人格を形成する動作を示す。ここでは、自動二輪車４が、ベース人格４８３を形成する処理を示す。

　装置側制御部４６が備えるベース人格形成部４６８は、感情検出履歴データ４８５を参照して、感情検出部４６４が過去にユーザＵの感情を検出した履歴を取得する（ステップＳ３１）。
　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）。

　ベース人格形成部４６８は、ステップＳ３３で生成したベース人格４８３に係るデータを生成市、人格ＤＢ４８に登録する（ステップＳ３４）。

　ベース人格４８３は、ユーザＵの感情をシミュレートするプログラム、或いは、ユーザＵの感情の傾向を示すデータであってもよい。また、ベース人格４８３が人工知能である場合、ステップＳ３３では、基本的な人工知能のアルゴリズムを含むプログラムをベース人格形成部４６８が実行し、この人工知能のアルゴリズムがステップＳ３２で取得された履歴のデータを機械学習することにより、ユーザＵに適したベース人格４８３を形成する。この場合、ステップＳ３３では、機械学習により新たなアルゴリズムが獲得され、ステップＳ３４では獲得されたアルゴリズムを含むプログラムおよびデータが人格ＤＢ４８に記憶される。

　ベース人格形成部４６８は、図１１の動作を、ベース人格４８３が形成された後で、所定の条件に従って繰り返し実行してもよい。例えば、装置側制御部４６がサーバ３に検出値を送信する毎に、行ってもよい。

　このようにして生成されるベース人格４８３は、自動二輪車４が人格ＤＢ４８に格納するだけでなく、自動二輪車４からサーバ３に送信してもよい。すなわち、図９で説明した動作において、検出値とともに、ベース人格４８３を送信してもよい。この場合、サーバ側制御部３１は、図１０に示す動作において、検出値とともにベース人格４８３を受信し、人格ＤＢ３４に記憶するベース人格３４３を更新してもよい。そして、サーバ側制御部３１が更新したベース人格３４３が更新されたことを感情推定システム１の他の装置に通知して、他の装置が、更新されたベース人格３４３をダウンロードしてもよい。この場合、特定のユーザＵに関わる複数の装置が、ベース人格３４３を共有できる。また、それぞれの装置においてベース人格３４３が学習を行った場合に、学習により更新されたベース人格３４３が、再び人格ＤＢ３４にアップロードされ、他の装置に配信される構成であってもよい。

　また、サーバ３が、図１１に示す動作を行ってもよい。この場合、サーバ３のサーバ側制御部３１は、図１０の動作でパーソナル人格３４２を更新する毎、或いは、ビッグデータ２１に新たなデータが追加される毎に、図１１の動作を行ってもよい。この場合、サーバ３は、更新したベース人格３４３を感情推定システム１の各装置に送信してもよいし、図１０のステップＳ２８と同様に、ベース人格３４３の更新を通知してもよい。また、サーバ３及び自動二輪車４以外の装置において図１１の動作を実行してもよい。

　図１２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、感情推定システム１を構成する各装置が実行する動作を示す。図１３は、サーバ３の動作を示すフローチャートである。また、図１４は、図１２のステップＳ４５の動作を詳細に示すフローチャートである。
　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。

　図１２の動作は、ユーザＵが自動二輪車４を使用している状態で実行可能となる。装置側制御部４６は、ユーザＵによるサインインの要求を検出する（ステップＳ４１）。サインインの要求の具体的態様は、例えば、ユーザＵが音声で、サインインを指示することに相当する。通信制御部４６１は、接続要求と認証情報とを、通信部４７によってサーバ３に送信し（ステップＳ４２）、これによりサーバ３が認証を実行する。

　認証に成功した後、通信制御部４６１は、サーバ３から、人格ＤＢ３４をダウンロードする（ステップＳ４３）。ステップＳ４３では、人格ＤＢ３４に含まれる一部のプログラムやデータのみをダウンロードしてもよい。また、過去に人格ＤＢ３４をダウンロードして人格ＤＢ４８に格納したことがある場合、ステップＳ４３では、人格ＤＢ４８と人格ＤＢ３４との差分のみをダウンロードしてもよい。

　装置側制御部４６は、ダウンロードしたパーソナル人格４８２の実行を開始する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４で、パーソナル人格４８２を実行することにより、ユーザＵの感情を検出可能となる。また、装置側制御部４６は、ステップＳ４４で、動作制御部４７０の実行を開始する。これにより、自動二輪車４が、ユーザＵに対するコンシェルジュ機能を含む人工知能として機能する。

　装置側制御部４６は、感情検出部４６４の機能により、ユーザＵの感情を検出する感情検出処理を実行する（ステップＳ４５）。感情検出処理の詳細は、図１４を参照して後述するが、概要は、感情検出部４６４がユーザＵの感情を検出し、この感情に対応して動作制御部４７０が走行状態調整部４６５、会話実行部４６６および出力制御部４６７を制御して、ユーザＵの感情に働きかける動作を実行する。また、感情検出処理では、感情検出部４６４がユーザＵの感情を検出した結果に基づき感情検出履歴データ４８５が更新される。

　装置側制御部４６は、ユーザＵによるサインアウトの要求を検出する（ステップＳ４６）。ユーザＵは、サインアウトを行っても自動二輪車４の運転操作を行うことは可能であるが、サインアウトするとパーソナル人格２２によるコンシェルジュ機能が実行されなくなる。サインアウトの要求の具体的態様は、例えば、ユーザＵが音声で、サインアウトを指示することに相当する。

　サインアウトの要求がなされたことを検出していない場合（ステップＳ４６；ＮＯ）、装置側制御部４６はステップＳ４５の感情検出処理を所定時間毎に実行する。
　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３は、図１３の動作を実行する。
　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、自動二輪車４に対して、人格ＤＢ３４に含まれるプログラムおよびデータをダウンロードさせる（ステップＳ５２）。ここで、自動二輪車４から、人格ＤＢ３４の一部のプログラムおよび／またはデータが要求された場合、サーバ側制御部３１は要求に従ってプログラムおよび／またはデータを送信する。

　サーバ側制御部３１は、自動二輪車４から切断要求を受信したか否かを判定し（ステップＳ５３）、切断要求を受信しない間は（ステップＳ５３；ＮＯ）、待機する。切断要求を受信した場合（ステップＳ５３；ＹＥＳ）、サーバ側制御部３１は、自動二輪車４が送信する感情検出履歴データ４８５を受信し（ステップＳ５４）、その後に自動二輪車４との通信（セッション）を切断する処理を行う（ステップＳ５５）。サーバ側制御部３１は、ステップＳ５４で受信した感情検出履歴データ４８５に含まれるデータを、人格ＤＢ３４の感情検出履歴データ３４５に含めて記憶することにより、人格ＤＢ３４を更新する（ステップＳ５６）。

　ここで、サーバ側制御部３１は、更新された感情検出履歴データ４８５に基づきパーソナル人格２２を更新できる。すなわち、パーソナル人格実行部３２によってパーソナル人格３４２を実行し、パーソナル人格３４２の機械学習の機能によって、更新された感情検出履歴データ３４５に基づき学習を行う（ステップＳ５７）。パーソナル人格実行部３２は、学習によって新たに獲得したアルゴリズムを含むパーソナル人格３４２を人格ＤＢ３４に記憶させる（ステップＳ５８）。ステップＳ５８で、パーソナル人格実行部３２は、更新されたパーソナル人格３４２の機能によって、ベース人格３４３を更新してもよい。
　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。

　また、図１４において、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によって検出値を取得する（ステップＳ６１）。感情検出部４６４は、取得した検出値に基づいて、ユーザＵの感情の検出を実行する（ステップＳ６２）。例えば、感情検出部４６４は、外部センサ制御部４６２及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に与えて、パーソナル人格４８２の感情または感情の変化を検出する。パーソナル人格４８２の感情はユーザＵの感情を模しているので、感情検出部４６４は、パーソナル人格４８２の感情を検出することによって、ユーザＵの感情を推定することができる。感情検出部４６４は、人格ＤＢ４８のベース人格４８３を実行して、ベース人格４８３の感情を取得する（ステップＳ６３）。

　感情検出部４６４は、ステップＳ６２で検出したユーザＵの感情と、ステップＳ６３で取得したベース人格４８３の感情とを比較することにより、感情属性を検出する（ステップＳ６４）。ステップＳ６４の動作は、例えば図６を参照して説明した通りである。感情属性は、平常時のユーザＵの感情を加味して補正したユーザＵの感情である。平常時のユーザＵの感情は、ベース人格４８３の感情として推定できる。

　感情検出部４６４は、ステップＳ６４で検出した感情属性を、ユーザＵの感情を検出した結果として確定する（ステップＳ６５）。
　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。

　閾値を超える感情の変化があったと判定した場合（ステップＳ６６；ＹＥＳ）、感情変化原因推定部４６９は、行動予定データ４８４を参照する（ステップＳ６７）。感情変化原因推定部４６９は、行動予定データ４８４に含まれる予定のうち、ユーザＵの今後の予定を抽出し、感情変化の要因となっている予定を推定する（ステップＳ６８）。感情変化原因推定部４６９は、例えば、行動予定データ４８４に含まれる今後の予定のうち、需要度および／または緊急性が高い予定や、変更できる自由度が低い予定を、感情変化の原因として推定する。

　走行状態調整部４６５、会話実行部４６６および出力制御部４６７は、ステップＳ６８で推定した原因と、ステップＳ６５で確定されたユーザＵの感情の検出結果とに基づき、ユーザＵの感情がベース人格４８３の感情に近づくように、対応動作を実行する（ステップＳ６９）。ここで実行される対応動作は、対応動作テーブル４８８に設定された動作である。これにより、自動二輪車４が、ユーザＵの感情を静穏化するように働きかけを行うことができる。また、ユーザＵの感情の変化の要因を推定し、この要因に対応するように働きかけを行うので、効果的にユーザＵの感情を静穏化できる。また、ステップＳ６８において、ユーザＵの感情の変化の要因となり得る予定がない場合に、該当する予定がないことを前提に、ステップＳ６９でユーザＵへの働きかけを行ってもよい。

　また、閾値を超える感情の変化がないと判定した場合（ステップＳ６６；ＮＯ）、走行状態調整部４６５、会話実行部４６６および出力制御部４６７は、ステップＳ６５で確定されたユーザＵの感情の検出結果に基づき、対応動作を実行する（ステップＳ７０）。ここで実行される対応動作は、対応動作テーブル４８８に設定された動作である。その後、感情検出部４６４は、ステップＳ６５で確定した検出結果を感情検出履歴データ４８５に登録する（ステップＳ７１）。なお、ステップＳ６９の動作の後に、ステップＳ７１に移行してもよい。

　図１５は、感情推定システム１を構成する装置の動作を示すフローチャートであり、運転者であるユーザＵの感情が運転に支障を来さないようにユーザＵを支援する動作を示す。図１５の動作は、自動二輪車４および四輪車１１が実行することが可能であり、ここでは自動二輪車４が実行する例を説明する。

　自動二輪車４は、ユーザＵが自動二輪車４を運転する間に、図１５の動作を実行する。図１５の動作の開始時、自動二輪車４は装置側制御部４６によりパーソナル人格４８２を実行している。
　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。

　感情検出部４６４は、感情検出履歴データ４８５を参照して、過去に判定されたユーザＵの感情属性（特に、ステップＳ８２の判定の直前に判定された感情属性）を取得する（ステップＳ８３）。感情検出部４６４は、ステップＳ８２の運転傾向の判定結果とステップＳ８３で取得した感情属性とに基づき、ユーザＵの感情が運転に与える影響の有無を判定する（ステップＳ８４）。これにより、現在のユーザＵの感情が、自動二輪車４の運転に影響がある感情か否かが判定される。

　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と判定した場合（ステップＳ８５；ＹＥＳ）、動作制御部４７０が、対応動作テーブル４８８の設定に従って、走行状態調整部４６５、会話実行部４６６および出力制御部４６７を制御する（ステップＳ８６）。これにより、ユーザＵの感情を、運転に影響のない感情にするよう、自動二輪車４からユーザＵに対し働きかけを行うことができる。その後、装置側制御部４６は、ユーザＵが運転操作を終了したか否かを判定し（ステップＳ８７）、運転を終了した場合は（ステップＳ８７；ＹＥＳ）、図１５の動作を終了する。また、運転を継続する場合は（ステップＳ８７；ＮＯ）、ステップＳ８１に戻る。
　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。

　上記実施形態では、自動二輪車４が、ＥＣＵ４１、センサ部４３および動作部４４を含む走行用の機能部及ぶ動作部に加え、装置側制御部４６、人格ＤＢ４８および外部センサ４９を備える構成を例示した。
　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。

　図１６は、自動二輪車４の別の構成例として、自動二輪車４０および携帯端末装置５を示す機能ブロック図である。
　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。

　携帯端末装置５は、例えば、ユーザＵが所有し、或いは使用するスマートフォンや携帯型電話機、タブレット型コンピュータ等の装置である。携帯端末装置５は、自動二輪車４（図４）と同様に装置側制御部４６および人格ＤＢ４８として機能するプロセッサと記憶装置とを備える。

　また、携帯端末装置５は、通信部５１１、マイク５１２、スピーカ５１３を備える。通信部５１１は、無線電話回線に接続して通信を実行し、この無線電話回線を経由して通信ネットワーク２に接続できる。マイク５１２は、ユーザＵの音声を集音し、スピーカ５１３は装置側制御部４６の制御に従って音声を出力する。スピーカ５１３はユーザＵが耳に装着するイヤホンであってもよい。
　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。

　携帯端末装置５は、カメラ５１４、Ｇセンサ５１５、および、ＧＰＳ受信部５１６を備える。これらは、図４に示したカメラ４９４、Ｇセンサ４９５、および、ＧＰＳ受信部４９６と同様の構成とすることができる。

　携帯端末装置５は、無線通信部５１７を備える。無線通信部５１７は、無線通信部４９７（図４）と同様に構成され、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５１７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。

　無線通信部５１７は、自動二輪車４０が備える無線通信部４２１との間で、無線通信部５１７との間で無線通信を実行する。

　図１６に示す構成は、無線通信部４２１と無線通信部５１７との間の無線通信により、自動二輪車４０に、携帯端末装置５が備える装置側制御部４６および人格ＤＢ４８を接続した構成を実現する。従って、上記実施形態で説明した自動二輪車４と同様の機能および動作を、自動二輪車４０が、携帯端末装置５とともに実行できる。

　ＥＣＵ４１は、センサ部４３で検出した検出値等を無線通信部４２１により携帯端末装置５に送信する機能、および、無線通信部４２１で受信するデータに基づき動作部４４を動作させる機能を有する。この点を除き、自動二輪車４０は、一般的な自動二輪車の構成である。
　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。

　以上説明したように、本発明を適用した実施の形態の感情推定装置である自動二輪車４は、通信ネットワーク２に接続されたユーザＵに関わる複数の製品からのユーザＵに関する情報により構成されるパーソナル人格４８２を備える。感情推定システム１では、パーソナル人格４８２によって、ベース人格４８３が形成される。また、自動二輪車４は、感情を検出する感情検出部４６４を備える。

　別の表現では、ユーザＵが利用した複数製品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を備える。パーソナル人格４８２を実行する装置側制御部４６は、ベース人格４８３を形成する。装置側制御部４６に限らず、例えばサーバ側制御部３１がパーソナル人格３４２によりベース人格３４３を形成してもよい。そして、装置側制御部４６は、ユーザＵ（Ｕ）の感情を検出する感情検出部４６４を備える。感情検出部４６４は、パーソナル人格４８２の機能として実装されてもよく、それ以外の機能であってもよい。

　これにより、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４８２によって、高精度で感情を検出できる。例えば、感情推定システム１は、ユーザＵが使用する時間が異なる複数の製品である自動二輪車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を有する。感情推定システム１では、これら複数の装置からの情報を用いてパーソナル人格４８２を形成するので、パーソナル人格４８２は、ユーザＵの特徴を高精度で反映した人格となる。従って、パーソナル人格４８２を利用してユーザＵの感情を検出することで、単一の製品がユーザＵ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用いることになり、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、その製品がユーザＵに関わる前の感情を検出することも可能となる。

　感情検出部４６４は、ベース人格４８３の感情と、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。ベース人格の感情を基準とすることで、ユーザＵの感情の傾向や特徴を加味して、より高い精度で、ユーザＵの感情を検出できる。例えば、ユーザＵ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る。従って、個人の感情傾向に適合する基準を用いて、高精度で感情を検出できる。

　自動二輪車４は、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、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。これにより、パーソナル人格４８２が、ユーザＵの感情をベース人格４８３の感情に仕向ける動作を行い、ユーザＵの感情の傾向や特徴を考慮してユーザＵ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、ユーザＵの感情を落ち着かせることができる。

　自動二輪車４は、感情検出部４６４により検出された感情を蓄積する感情検出履歴データ４８５と、ユーザＵの行動予定を示す行動予定データ４８４と、を、更に備える。パーソナル人格４８２を実行する装置側制御部４６は、感情変化原因推定部４６９を備える。感情変化原因推定部４６９は、ユーザＵの感情に大きな変化があった場合に、少なくとも感情検出履歴データ４８５に蓄積された感情またはユーザＵの行動予定データ４８４に示された今後の予定から、感情変化原因を推定する。これにより、ユーザＵ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、ユーザＵ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。

　また、自動二輪車４は、感情変化原因推定部４６９が推定した原因を、感情検出履歴データ４８５に感情を蓄積する際に合わせて蓄積する。これにより、ユーザＵ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、ユーザＵ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、例えば感情検出部４６４として機能するプロセッサ（コンピュータ）が学習するデータとして利用できる。

　また、動作制御部４７０は、感情変化原因推定部４６９で推定された原因に対応して、ベース人格４８３の感情に戻るように仕向ける動作を実行する。これにより、ユーザＵ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、より効果的に、ユーザＵの感情に働きかけることができる。

　上記の実施形態では、感情推定システム１が複数の製品を備え、これら製品の１つは自動二輪車４、４０である。自動二輪車４、４０は感情検出部４６４により運転傾向を判定する。感情検出部４６４は、少なくとものんびり運転と、せっかち運転と、を判別する。ユーザ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、ユーザＵの行動予定データ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する。感情検出部４６４は、運転影響有と判断した場合に、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。このように動作制御部４７０がユーザＵに働きかけることにより、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。

　ここで、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。これにより、ユーザＵ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、人工知能であるパーソナル人格４８２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４８２によって高精度で感情を検出できる。

　また、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、感情検出部（４６４）はパーソナル人格（４８２）の感情を検出する。このため、パーソナル人格４８２の感情を検出することによって、ユーザＵ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４８２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。

　なお、上記実施の形態は本発明を適用した一態様を示すものであって、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。
　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、本発明を適用可能な装置として示した自動二輪車４、４０、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は一例であり、他の種類の装置に適用することも勿論可能である。
　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。

　１　感情推定システム
　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

　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。