PROBLEM TO BE SOLVED: To improve estimation accuracy on an inner state such as emotions using sensor data in an environment in which a body motion is involved.SOLUTION: A sensor data acquisition part 330 of a prior learning part 301 acquires acceleration data. The acceleration data is recorded in a history accumulation database 350 with a label of emotions acquired by an emotion acquisition part 310. Storage information in the database 350 is mechanically learned at an estimator generation part 360, and an estimator that estimates emotions from heartbeat data is generated. Meanwhile, a filtering part 390 of an estimation part 302 determines the magnitude of a body motion of a user based on the acceleration data acquired by a sensor data acquisition part 380, and replaces the heartbeat data of a part where the body motion is large with the heartbeat data at the time when the body motion is small. An emotion determination part 395 estimates emotions of the user from the heartbeat data after the replacement using the estimator, and an emotion visualization part 396 presents an estimation result to the user.SELECTED DRAWING: Figure 1COPYRIGHT: (C)2016,JPO&INPIT【課題】身体動作を伴う環境下でセンサデータを用いて感情などの内面状態の推定精度の向上を図る。【解決手段】事前学習部301のセンサデータ取得部330は、加速度データを取得する。この加速度データは、感情取得部310の取得した感情のラベル付きで履歴蓄積データベース350に記録されている。このデータベース350の保存情報を推定器生成部360にて機械学習し、心拍データから感情を推定する推定器を生成する。一方、推定部302のフィルタリング部390は、センサデータ取得部380の取得した加速度データをもとにユーザの身体動作の大きさを判断し、身体動作が大きい部分の心拍データを身体動作が小さい時の心拍データに置換する。この置換後の心拍データから感情判定部395が前記推定器を用いてユーザの感情を推定し、感情可視化部396が推定結果をユーザに提示する。【選択図】図1
