S6により繰り返し行われた力学モデル制御の試行結果を表している。各プロットの折れ線は、対応する被検体による力学モデル制御のn回の試行の履歴を示し、×印は第1の安定平衡状態ξ1を目標とする第3の安定平衡状態ξ3に遷移させることができなかった場合を、○印は、第1の安定平衡状態ξ1を目標とする第3の安定平衡状態ξ3に遷移させることができた場合を、それぞれ表している。S6ごとに異なる特徴を示すことが分かる。S6の脳科学検査を行うことができる。S6間における相違に基づく脳科学検査の結果情報を作成することが可能となる。【0085】また、脳科学検査の結果情報を作成するために、力学モデル制御の試行結果から中間的な情報を作成することもできる。被検体がn回の試行の過程で選択した正の負荷の入力期間Δt1と負の負荷の入力期間Δt2の確率密度分布の変化等の各種の統計データや力学モデル制御における課題の成功率の推移を脳科学検査の結果情報を作成するための中間データとして求めることができる。【0086】図11は、力学モデル制御の試行において複数の被検体が入力した正の負荷の入力期間Δt1と負の負荷の入力期間Δt2の確率密度分布の変化を示す図である。Δt2)を、それぞれ示す。(E)及び(F)は、それぞれ被検体S5の1日目、3日目及び5日目における確率密度分布データを示す。S5ごとに求めることができる。Δt2)の推移を観察することができる。【0089】例えば、図11において、被検体S2の1日目の確率密度は全体的に拡散しており、被検体S2が試行錯誤を繰り返して力学モデル制御の試行を行ったことが表れている。Wに集積し、複数のピークを呈するようになることが確認できる。被検体S2の5日目の確率密度は単一の範囲Xに集積し、単一のピークを呈するようになることが確認できる。3日目の確率密度の範囲Vにおける確率密度が5日目の確率密度の範囲Xに移動するとによってピークが1つとなり、かつピーク値が一層大きくなったと考えることができる。【0090】一方、被検体S5の1日目の確率密度も、被検体S2の1日目の確率密度と同様に全体的に拡散している。従って、被検体S5も被検体S2と同様に1日目は試行錯誤を繰り返したことが分かる。Wのいずれとも位置の異なる単一の範囲Yに集積し、単一のピークを呈するようになることが確認できる。被検体S5の5日目の確率密度は、範囲Yとほぼ同じ位置で、より狭い単一の範囲Zに一層集積し、ピーク値が大きくなることが確認できる。【0091】このように、図10に示すような力学モデル制御の試行結果から直接的に得られるデータのみならず、図11に示すような確率密度分布の変化データ等の中間的なデータにおいても被検体ごとに異なる特徴が現れる。従って、このような中間的なデータの特徴に応じても被検体の脳科学検査を行うことができる。【0092】更に、式(4)及び図8に示すような2次評価関数の値を被検体の脳科学検査に利用することができる。Dと図11に示す確率密度分布のピーク位置や集積範囲との間における一致度を、被検体ごとの確率密度分布を表す特徴として脳科学検査に利用することができる。Zが領域Aと、概ね一致することが確認できる。【0094】また、同一の被検体に対応する確率密度分布の変化に着目すると、その被検体が初期状態である第1の安定平衡状態ξ1を目標とする第3の安定平衡状態ξ3に遷移させるという課題に成功した頻度の推移も調べることができる。図11に示すPsは、各試行日における課題の成功頻度を表している。S6の力学モデルの課題に対する成功確率Psの試行日ごとの変化を示す図である。【0096】図12において横軸は試行日を示し、縦軸は成功確率Psを示す。図12に示すように、試行回数の増大に伴って被検体に依らず成功確率Psが増加することが確認できる。S6ごとの課題の成功確率Psから得られるデータを脳科学検査に利用することができる。【0097】そして、図10に示す力学モデル制御の試行結果に加え、図11及び図10に示すような力学モデル制御の試行結果から得られる被検体ごとに異なる特徴を有する中間データに基づいて、データの特徴の相違を利用して脳科学検査の結果情報を作成することができる。【0098】具体的には、力学モデル制御の試行結果及び中間データの特徴の被検体ごとの相違を表す任意の比較項目を特徴パラメータとして設定し、特徴パラメータが被検体ごとに異なる理由を脳科学的に論理付けることによって脳科学検査を行うことができる。特徴パラメータは、数値の他、傾向或いは傾向の有無などを取り得る値とすることができる。これにより、特徴パラメータの値に基づいて、恣意を排除して画一的かつ客観的に被検体を複数のタイプに分類することが可能となる。S6を比較した例を示す図である。【0100】図13に示すように様々な項目として特徴パラメータを設定することができる。図13の例では、各特徴パラメータが該当又は非該当のいずれかの値をとるように特徴パラメータが定義されている。図13のテーブルにおいて、1は特徴パラメータの値が該当であることを示し、0は特徴パラメータの値が非該当であることを示す。【0101】図13に示すテーブルのINDEX1の項目として設定された特徴パラメータは、制御入力の確率密度が集積してピークが現れるか否かを表すパラメータである。S6がこの項目に該当する。S6の欄には1の値が表示されている。【0102】INDEX1の特徴パラメータの数値判定は、確率密度分布データからピークを検出するデータ処理によって行うことができる。【0103】INDEX2の特徴パラメータは、課題の成功確率が増加するか否かである。S6の欄には1の値が表示されている。【0104】INDEX1の特徴パラメータの数値判定は、例えば、課題の成功確率データの傾きを算出し、傾きが正の値になるか否か、或いは正の閾値を超えるか否かといったデータ処理によって行うことができる。【0105】INDEX1及びINDEX2は、それぞれ制御入力の確率密度データ及び課題の成功確率データに対して設定された特徴パラメータの例である。これに対して、以降の特徴パラメータは、力学モデル制御の試行結果データに対して設定されたものである。【0106】INDEX3-1の特徴パラメータは、試行開始直後にΔt1≒Δt2となるように入力を行うかを表すパラメータである。S6が試行開始直後にX≒0となるように、つまり正の負荷の入力期間Δt1が負の負荷の入力期間Δt2と等しくなるように入力を行ったことが確認できる。S6の欄には1の値が表示されている。【0107】INDEX3-1の特徴パラメータの数値判定は、例えば、図10に示すデータにおいて、初期の所定の試行回数nの範囲内におけるXの変位幅が閾値を超えるか否かを判定するデータ処理によって行うことができる。【0108】INDEX3-2の特徴パラメータは、課題に連続して成功する頻度が増加するか否か表すパラメータである。S6の欄には1の値が表示されている。【0109】INDEX3-2の特徴パラメータの数値判定は、例えば、図10における試行回数軸nを分割して課題の連続成功頻度を算出し、成功頻度の変化の傾きの符号や大きさを判定するデータ処理によって行うことができる。INDEX4-2及びINDEX4-3に示す特徴パラメータは、課題を成功させることが可能な複数の制御入力の候補のうち、どの制御入力を被検体が選択したのかに着目して設定したものである。具体的には、INDEX4-1の特徴パラメータは、単一の制御入力を選択したか否かを、INDEX4-2の特徴パラメータは、互いに類似する複数の制御入力を選択したか否かを、INDEX4-3の特徴パラメータは、互いに異なる複数の制御入力を選択したか否かを、それぞれ表すパラメータである。INDEX4-2及びINDEX4-3に示す特徴パラメータの数値判定は、例えば図10に示すデータにおいて、Xの変位幅に閾値を設定し、Xの変位幅が閾値を超えるか否かの閾値処理によって行うことができる。Dが隣接しているか否かで判定することができる。【0112】図10に示すデータによれば、被検体S1は、領域Aに含まれる2つの制御入力と領域Aに隣接する領域Cに含まれる1つの制御入力を力学モデルに付与している。従って、被検体S1は、類似する複数の制御入力を選択していると判定されるため、INDEX4-2の欄には1が、INDEX4-1及びINDEX4-3の欄には0が、それぞれ表示されている。【0113】被検体S2及び被検体S6の各データもXが変位する極性が被検体S1のデータと逆であるものの、Xの変位幅については被検体S1のデータと同様な傾向を示す。従って、被検体S2及び被検体S6のINDEX4-2の欄には1が、INDEX4-1及びINDEX4-3の欄には0が、それぞれ表示されている。【0114】被検体S3のデータは、X方向の変位幅が大きいため異なる複数の制御入力を選択していると判定される。従って、被検体S3のINDEX4-3の欄には1が、INDEX4-1及びINDEX4-2の欄には0が、それぞれ表示されている。【0115】被検体S4及び被検体S5は、いずれもX軸方向の単一の領域内において特定の値に収束しいている。このため、被検体S4及び被検体S5は、単一の制御入力を選択していると判定される。従って、被検体S4及び被検体S5のINDEX4-1の欄には1が、INDEX4-2及びINDEX4-3の欄には0が、それぞれ表示されている。INDEX5-2及びINDEX5-3に示す特徴パラメータは、課題を成功させることが可能な同一又は類似の制御入力を連続して選択する回数に着目して設定したものである。具体的には、INDEX5-1の特徴パラメータは、制御入力をランダムに変更したか否かを、INDEX5-2の特徴パラメータは、制御入力を断続的に変更したか否かを、INDEX5-3の特徴パラメータは、制御入力を変更せずに同一又は類似の制御入力を選択し続けたか否かを、それぞれ表すパラメータである。INDEX4-2及びINDEX4-3に示す特徴パラメータの数値判定は、例えば図10に示すデータにおいて、連続して所定回数以上選択される制御入力の出現頻度を閾値判定することによって行うことができる。【0118】図10によれば、被検体S1及び被検体S3の各データは、X軸方向の異なる領域間で頻繁に変化している。連続して所定回数以上同一の制御入力が選択される頻度が小さい。このため、被検体S1及び被検体S3は、制御入力をランダムに異なる制御入力に変更したと判定される。従って、被検体S1及び被検体S3のINDEX5-1の欄には1が、INDEX5-2及びINDEX5-3の欄には0が、それぞれ表示されている。【0119】被検体S2及び被検体S6の各データは、所定の回数nだけX軸方向の特定の領域内となった後、異なる領域に変化している。このため、被検体S2及び被検体S6は、制御入力を断続的に異なる制御入力に変更したと判定される。従って、被検体S2及び被検体S6のINDEX5-2の欄には1が、INDEX5-1及びINDEX5-3の欄には0が、それぞれ表示されている。【0120】被検体S4及び被検体S5の各データは、X軸方向の変位幅が小さくなり特定の値に収束しいている。このため、被検体S4及び被検体S5は、制御入力を変更していないと判定される。従って、被検体S4及び被検体S5のINDEX5-3の欄には1が、INDEX5-1及びINDEX5-2の欄には0が、それぞれ表示されている。【0121】このように、互いに異なる複数の制御入力の確率密度、課題に対する成功確率、互いに異なる複数の制御入力の数、異なる複数の制御入力の類似度及び異なる複数の制御入力間における変更頻度に着目して特徴パラメータを設定することができる。図13に示す例の他、例えば、試行回数nの増加に伴ってデータがX軸の正方向に変位しているか負方向に変位しているか等の所望の特徴パラメータを設定することができる。t2)の重みpを特徴パラメータとする例が挙げられる。dが図11に示す制御入力の確率密度のピーク位置と一致するように重みpを変化させるフィッティングを行うことができる。t2)の重みpは、被検体に応じた値となり、被検体が力学モデルへの入力を重視するのか出力を重視するのかを表す指標となる。【0123】そして、特徴パラメータの値を脳科学的に被検体の性格や判断能力といった個性と関連付けることによって、脳科学検査を行うことができる。図3に示す力学モデルにいて相手側の振子B1を転倒状態にするという課題に対する試行結果に対して特徴パラメータの値が得られたとすると、特徴パラメータの値は課題に対する被検体の能力や戦略方法を表していると考えることができる。【0124】そこで、例えば、INDEX1の特徴パラメータは被検体の学習能力の有無を、INDEX2の特徴パラメータは被検体の学習速度を、それぞれ表す指標と考えることができる。INDEX4-2及びINDEX4-3に示す特徴パラメータは、被検体が課題に対して単一の方法のみを用いるタイプ、複数の類似する方法を併用するタイプ及び複数の相異なる方法を併用するタイプのいずれに分類されるのかを表す指標と考えることができる。INDEX5-2及びINDEX5-3に示す特徴パラメータは、被検体が課題に対して頻繁に方法を変えるタイプ、断続的に方法を変えるタイプ及び単一の方法のみを用いるタイプのいずれであるのかを表す指標と考えることができる。【0125】つまり、検査モデルに設定された課題に対して被検体が付与した制御入力の試行パターンを特徴付ける特徴パラメータの値に応じて、被検体の性格や能力といった個性の指標を客観的に求めることができる。【0126】そこで、脳科学検査サーバ2のデータ解析部2Fは、上述のように解析方法設定部2Gにおいて設定された所望のデータ解析方法に従って被検体の個性を表す指標として脳科学検査の結果情報を作成し、作成した脳科学検査の結果情報を解析データ記憶部2Hに書き込むように構成される。属性に応じた個性の傾向を脳科学検査の結果情報として求めることもできる。その場合には、データ解析部2Fは、解析データ記憶部2Hから特性の属性を有する複数の被検体についての脳科学検査の結果情報を取得し、解析方法設定部2Gにおいて設定されたデータ解析方法に従ってデータ解析を実行できるように構成される。【0128】そして、データ解析部2Fによって作成された脳科学検査の結果情報は、データ送信部2D及びネットワーク4を通じてクライアント3の表示装置3Bに表示させることができる。脳科学検査の結果は、被検体の個性を示す文章や数値化した指標として表示装置3Bに表示させる他、レーダーチャート等のグラフとして表示させることもできる。【0129】尚、脳科学検査に、評価関数を用いなくてもよい。逆に、上述の評価関数に限らず、ある検査モデルにおいて、安定平衡状態を他の安定平衡状態に遷移させるための制御入力条件の最適性を評価する所望の評価関数を定義して脳科学検査に用いることができる。【0130】また、上述の例では検査モデル更新部2Bが、検査モデルへの制御入力後における安定平衡状態の識別情報を入力情報に関連付けて制御結果記憶部2Eに書き込む場合について説明した。検査モデル更新部2Bが、入力情報のみを制御結果記憶部2Eに書き込んで保存するようにしてもよい。この場合、データ解析部2Fにおいて、制御結果記憶部2Eから入力情報を取得して入力情報に対応する検査モデルの安定平衡状態及び検査モデルが安定平衡状態に至るまでの検査モデルの中間的な(過渡的な)運動状態を計算によって求めることができる。【0131】逆に、検査モデル更新部2Bが、検査モデルが安定平衡状態に至るまでの検査モデルの中間的な運動状態を入力情報に関連付けて制御結果記憶部2Eに書き込むようにしてもよい。この場合には、データ解析部2Fが入力情報を用いた特段の計算を行わなくても検査モデルの中間的な運動状態を制御結果記憶部2Eから取得することができる。脳科学検査のためのデータ解析のために、制御入力に対応する安定平衡状態のみならず、検査モデルが安定平衡状態に至るまでの中間的な運動状態も用いることができる。【0132】つまり、以上の図1に示す脳科学検査システム1の例では、検査モデル設定部2A、検査モデル更新部2B、入力情報受信部2C及び制御結果記憶部2Eが複数の安定平衡状態を有する非線形の検査モデルに対して入力装置3Aから与えられた複数の制御入力及び複数の制御入力後における検査モデルの複数の安定平衡状態を関連付けて試行結果情報として記録する記録手段として機能している。作成する解析手段として機能している。検査モデル設定部2A、検査モデル更新部2B、入力情報受信部2C及びデータ送信部2Dが複数の制御入力に基づいて検査モデルを表示装置にダイナミック表示させるシミュレーション手段として機能している。【0133】次に脳科学検査システム1の動作および作用について説明する。【0134】図14は、図1に示す脳科学検査システム1により被検体の脳科学検査を行うための流れを示すフローチャートである。【0135】まず、予め図3に示す複数の安定平衡状態を有する力学モデル等の脳科学検査用の所望の非線形検査モデル及び検査モデルに対する課題が脳科学検査サーバ2の検査モデル設定部2Aにおいて設定される。検査モデルの安定平衡状態を特定の安定平衡状態に遷移させるというタスクを設定することができる。【0136】また、解析方法設定部2Gは、被検体による入力装置3Aの操作を通じた検査モデルへの制御入力の試行結果に基づく脳科学検査の方法を設定する。評価関数を試用するか否か、複数回に亘る制御入力の履歴の特徴を表す特徴パラメータの設定、特徴パラメータの値と被検体の個性との関連付け等のデータ解析部2Fにおけるデータ処理方法が解析方法設定部2Gにおいて設定される。【0137】そして、ステップS1において、脳科学検査サーバ2は、被検体が操作するクライアント3の表示装置3Bに検査モデルの初期状態を表示させる。検査モデル更新部2Bは、検査モデル設定部2Aから取得した初期状態の検査モデル情報をデータ送信部2Dに与え、データ送信部2Dは、検査モデル情報を、ネットワーク4を介してクライアント3に送信する。これによりクライアント3の表示装置3Bには、初期状態の検査モデルが表示される。【0138】次に、ステップS2において、脳科学検査サーバ2は、クライアント3から受信した入力装置3Aの操作情報に基づいて表示装置3Bに表示された検査モデルを更新させる。被検体が入力装置3Aの操作によって、表示装置3Bに表示された検査モデルに制御入力を与えると、クライアント3から制御入力情報がネットワーク4を介して脳科学検査サーバ2に送信される。【0139】そうすると、入力情報受信部2Cは、制御入力情報を受信して検査モデル更新部2Bに与える。検査モデル更新部2Bは、制御入力情報に基づいて検査モデルを更新し、検査モデルの更新情報をデータ送信部2D及びネットワーク4を介してクライアント3に送信する。これにより、表示装置3Bに表示された検査モデルが更新される。【0140】この検査モデルの更新は、入力装置3Aの操作に追従して行われる。従って、被検体は、表示装置3Bに表示される検査モデルの動画を参照しながら入力装置3Aを操作して検査モデルへの制御入力を与えることができる。入力装置3Aの操作が完了すると検査モデルは初期状態と同一又は他の安定平衡状態となる。【0141】次に、ステップS3において、検査モデル更新部2Bは、入力装置3Aの操作完了後における安定平衡状態を特定し、安定平衡状態の識別情報を制御入力情報に関連付けて制御試行結果情報として制御結果記憶部2Eに書き込む。【0142】そして、ステップS4において、データ解析部2Fが、ステップS1からステップS3までの検査モデル制御の試行が所定回数だけ繰り返されたと判定するまで、検査モデル制御の試行が繰り返される。1日100回の試行を5日間連続して行うといった試行回数を決定することにより、統計的に高精度な制御試行結果情報を蓄積することができる。基づくデータ解析を実行する。データ解析部2Fは、解析方法設定部2Gにおいて設定されたデータ処理方法に従って、検査モデルへの制御入力の履歴の特徴を表す特徴パラメータの値を求める。特徴パラメータの値に対応する被検体の個性を脳科学検査の結果情報として求める。【0144】また、必要に応じてデータ解析部2Fは、被検体ごとの脳科学検査の結果情報を解析データ記憶部2Hに記録する。データ解析部2Fは、解析データ記憶部2Hに記録された複数の被検体に対応する脳科学検査の結果情報に基づいて、特定の属性が共通する複数の被検体についての脳科学検査の結果情報など、所望の情報を求める。【0145】次に、ステップS6において、脳科学検査サーバ2は、単一又は複数の被検体の脳科学検査の結果をクライアント3の表示装置3Bに表示させる。データ解析部2Fは、脳科学検査の結果情報をデータ送信部2D及びネットワーク4を介してクライアント3に送信する。これにより、表示装置3Bに脳科学検査の結果が表示される。【0146】つまり以上のような、脳科学検査システム1は、複数の安定平衡状態を有する非線形検査モデルに対して被検体から繰り返し与えられる制御入力の試行履歴の特徴に基づいて被検体の個性を表す指標を求めるものである。いった個性を、指標を用いて評価又は判定することができる。【0148】また、脳科学検査システム1では、被検体による入力装置3Aの操作情報さえ取得できれば、言語を使用することなく被検体の脳科学検査を行うことができる。言語能力の異なる被検体が検査対象であっても相違点による制限を受けることなく、共通の方法で比較可能な脳科学検査結果を得ることができる。加えて、被検体が嘘をつくことによる検査結果の不確かさを低減したり、検査を人が行う場合に介入し得る恣意を排除することができる。【0149】また、検査対象となる個性として、行動パターンや思考パターン等の性格のみならず、学習速度や運動能力等の経時的な変化を伴う個性も検査することができる。いった多種多様な分野に脳科学検査システム1を適用することができる。【0150】例えば、娯楽分野であれば、バランスゲームにおける成功確率や成功パターンに基づいて、被検体のバランス感覚や能力の判定結果を脳科学検査結果として提示することがきる。医療分野であれば、アルツハイマー病等の診断支援に脳科学検査システム1を用いることができる。脳科学検査システム1によって被検体の学習能力や学習速度を数値的な指標として求めれば、神経系統の診断支援に活用することができる。【0151】また、人事業務に脳科学検査システム1を適用すれば、被検体の能力や適性などを検査することができる。既存のSPI検査等の検査結果と脳科学検査システム1による脳科学検査結果の相関をとることができれば、脳科学検査システム1による脳科学検査は、既存の検査の代替となりうる。【0152】尚、図1には、第1の実施形態として、脳科学検査サーバ2とクライアント3とをネットワーク4を介して接続したサーバクライアント型の脳科学検査システム1を示したが、入力装置3A及び表示装置3Bを備えたコンピュータに脳科学検査プログラムをインストールすることによってネットワーク4を利用せずに脳科学検査システム1を構築してもよい。ゲーム機等のように卓上型の脳科学検査システムを作成することもできる。このとき、コンピュータにインストールされる脳科学検査プログラムは、上述したように、情報記録媒体やインターネットを利用して流通させることができる。図15は本発明の第2の実施形態に係る脳科学検査システムの構成を示す機能ブロック図である。【0154】図15に示された、第2の実施形態における脳科学検査システム1Aでは、脳科学検査に用いる非線形検査モデルをハードウェアで構成した点及び非線形検査モデルに複数の制御入力を与えることができるようにした点が図1に示す第1の実施形態における脳科学検査システム1と相違する。他の構成および作用については図1に示す脳科学検査システム1と実質的に異ならないため同一の構成については同符号を付して説明を省略する。【0155】すなわち図1に示す脳科学検査システム1は、仮想的な検査モデルをシミュレーションによって制御するように構成したが、図15に示す脳科学検査システム1Aのように検査モデルをハードウェアで構成してもよい。【0156】具体的には、図15に示す脳科学検査システム1Aは、検査モデル部10に2つのコントローラ11A,11Bを接続して構成される。各コントローラ11A,11Bの構成は同様であるため、図15では、一方のコントローラ11Aについてのみ詳細構成を示す。A2を剛体リンクで結合した力学モデルを有する。A2を駆動させる機能を有する。I2は、入力切換スイッチを備えたモータ等の駆動手段で構成することができる。θ2を測定する機能を有する。O2は制御出力を測定する測定手段として機能する。【0159】各コントローラ11A,11Bは、それぞれ入力装置3A、表示装置3B、モデル情報取得部12、制御結果記憶部2E、データ解析部2F、解析方法設定部2G及び解析データ記憶部2Hを有する。表示装置3Bの代わりにプリンタ等の出力装置を用いてもよい。コントローラ11A,11Bは、コンピュータの演算装置に脳科学検査プログラムを読み込ませて構築することができる。digital)変換器等の回路を設けてもよい。【0160】入力装置3Aは、検査モデル部10の対応する台車の駆動部に制御入力を与える機能を有する。駆動部に与えることが可能な制御入力は、駆動部の特性により決定される。θ2の測定データを取得して力学モデルの安定平衡状態を特定する機能と、特定した安定平衡状態及び入力装置3Aから取得した制御入力情報に基づいて安定平衡状態及の識別情報を入力情報に関連付けて制御結果記憶部2Eに書き込む機能を有する。【0162】コントローラ11A,11Bのその他の構成要素の機能は、図1に示す第1の実施形態における脳科学検査サーバ2に備えられる構成要素の機能と同等である。データ解析部2F及び解析方法設定部2Gが、データ解析や解析方法の設定のために、検査モデルの質量、部品の長さ、バネやダンパの定数等の特性を表すパラメータを利用できるように構成してもよい。この場合、検査モデルの特性を表すパラメータをデータ解析部2F又は解析方法設定部2Gに保存すればよい。脳科学検査に他のコントローラからの制御入力情報を利用できるように、他のコントローラからの制御入力をモデル情報取得部12が取得できるように構成してもよい。【0163】尚、図15には、検査モデルが力学モデルである例を示したが第1の実施形態と同様に、電気回路モデル等の他のモデルとしてもよい。検査モデル部10はモデルの種類に応じて回路等の他のハードウェアで構成してもよい。【0164】図15に示す脳科学検査システム1Aの例では、モデル情報取得部12及び制御結果記憶部2Eが、複数の安定平衡状態を有する非線形の検査モデルに対して入力装置3Aから与えられた複数の制御入力及び複数の制御入力後における検査モデルの複数の安定平衡状態を関連付けて試行結果情報として記録する記録手段として機能している。【0165】以上のように構成された脳科学検査システム1Aによれば、第1の実施形態における脳科学検査システム1と同様な作用及び動作によって同様な効果を得ることができる。加えて、脳科学検査システム1Aによれば、2つの制御入力を検査モデルに与えることができるため、同時に2つの被検体を対象にした脳科学検査が可能である。ハードウェアの特性に応じて制御出力が変動するため、ハードウェア特性も脳科学検査に利用することができる。【0166】このため、例えば、相手方の制御対象を転倒させる対戦型のゲーム装置や相手方の制御対象と共同でモデルのバランスをとる協力型のゲーム装置に脳科学検査システム1Aを搭載することによって、脳科学検査として対戦能力判定や相性判定を行うこともできる。【0167】尚、図15にはコントローラが2つ設けられる例を示したが3つ以上のコントローラを設けてもよい。従って、付与可能な制御入力のみならず台車等の制御入力を与える対象を3つ以上としてもよい。制御入力を与える対象が3つ以上であっても第2の実施形態では非線形検査モデルがハードウェアで構成されているため、3体問題をシミュレーションによって計算する必要がなく、容易に制御出力を取得して脳科学検査に用いることができる。【0168】一方、第1の実施形態においても第2の実施形態と同様に、複数のクライアント3を脳科学検査サーバ2に接続し、複数の制御入力を検査モデルの複数の制御対象に付与できるように構成してもよい。第1の実施形態では、第2の実施形態と反対にコンピュータシミュレーションによって検査モデルの制御が行われるため、検査モデルの設定や変更が容易であり、かつ再現性を向上させることができる。以上、特定の実施形態について記載したが、記載された実施形態は一例に過ぎず、発明の範囲を限定するものではない。ここに記載された新規な方法及び装置は、様々な他の様式で具現化することができる。ここに記載された方法及び装置の様式において、発明の要旨から逸脱しない範囲で、種々の省略、置換及び変更を行うことができる。添付された請求の範囲及びその均等物は、発明の範囲及び要旨に包含されているものとして、そのような種々の様式及び変形例を含んでいる。