人間情報学会

Academy of Human Informatics

第 22 回 人 間 情 報 学 会 ポ ス タ ー 発 表 集

2015 年 12 月 7 日

東京大学山上会館

第 22 回人間情報学会

ポスター発表集

目次

１．心拍変動と加速度を用いた正確な入眠・覚醒時間の推定について・・・・・・・・・・・・・・・・・・P1
岡村昂幸、磯山直也、ロペズ・ギヨーム

２．インテル RealSense™を応用したマルチモーダル感情分析システムの開発・・・・・・・・・・・・P3
齊藤桂、橋本芳昭、植田俊幸、石井克典
３．感情認知における監督的注意システム仮説とその検証・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・P5
北村 剛、片桐 祥雅、 高橋 淳二、 戸辺 義人
４．リストバンド型省エネ個別暖房デバイスの開発・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・P7
徳田 貴拓、磯山 直也、ロペズ ギヨーム
５．南相馬における避難支援ロボットの社会実験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・P9
浅野滋、和田将典、保坂寛、佐藤知正

６．嗅覚誘発脳活動の機能的結合の解析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・P11
上野太郎、松井恵未、青山敦
７．楽曲嗜好は生体情報に影響するのか・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・P12
猿田 萌、磯山 直也、ロペズ ギヨーム
８．約 10 万件の大量の心拍変動データに基づく日常生活における自律神経機能評価・・・P14
駒澤真人、板生研一、羅志偉

心拍変動と加速度を用いた正確な入眠・覚醒時間の推定について岡村昂幸 1 磯山直也 1

ロペズ・ギヨーム 1

1 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科〒252-5258 神奈川県相模原市中央区淵野辺 5-10-1 相模原キャンパス O 棟

概要
背景と目的： 現在、日本の成人の 5 人に 1 人が入眠障害や中途覚醒などいった睡眠障害を抱えていると言われている。そのため、日常的に睡眠の質を評価することは、健康管理上における意義が大きい。本研究では一般人が家庭で手軽に入眠や覚醒の時間を計測できるシステムの提案をする。
方法：
日常的な利用が容易な心拍計と加速度を搭載した小型ウェアラブル計測器と、入眠時刻を計測するためのスマホアプリを使用する。睡眠中の被験者について、心拍により内部状態と、加速度により体動を計測する。心拍データから得られた LF/HF と STE、体の左右方向の加速度を用いて解析を行う。
結果：
健常な成人男性(23 歳)1 名が睡眠した際の LF/HF、STE、加速度データを解析した結果、7 日間の入眠時間推定の誤差が平均で 207 秒、覚醒時間が 214 秒となった。
考察：
大きな誤差が含まれた原因として、入眠時間推定は呼吸による不規則な加速度の運動、覚醒時間推定は起きているのにもかかわらず横になって動かずにいたことが考えられる。
結論：
本稿では LF/HF、STE、加速度データを使用し、入眠・覚醒時間を推定した。今後は被験者を増やし、個人間の影響も考慮したアルゴリズムの構築について検討する。
キーワード： 睡眠 入眠 覚醒 ウェアラブルセンサ

1 はじめに現在，日本の成人の 5 人に 1 人が何らかの睡眠障害を抱えていると言われている．睡眠障害には入眠障害
や中途覚醒といった，入眠や覚醒に問題があるものが挙げられる．しかし，それらを本人が気付くことは難しい．そのため，睡眠状態の改善のために睡眠を解析し，評価することが重要である．これまでにも人間の睡眠状態を推定する研究は数多く存在しているが，これらの研究は脳波計や筋電センサといった大掛かりな機材の使用や被験者を拘束することが多い．一般人が気軽に利用しやすいよう，近年では無拘束なものが重要視されており[1]，手軽に利用できる睡眠時間計測専用の小型デバイスやスマートフォンアプリが増えている．これらは入眠・覚醒の推定の際に主に体動のみを用いた睡眠状態推定であるため，十分な精度で入眠・覚醒のタイミングが把握できない．一方，自律神経系の活動は睡眠と関係があるとされる [2]．そこで本研
究では，心拍計と加速度が搭載された小型なウェアラ
ブル計測器を使用することで，睡眠前・睡眠中・睡眠後の心拍と体動を計測，解析し，入眠・覚醒時間を推定する．

2 関連研究覚醒に適切な時間を判断するために，加速度と心拍を用いた研究が行われている[3]．本研究とは目的が異なるが，覚醒時間の推定に加速度と心拍が有効であると考えられる．
睡眠時について，睡眠の深さを示す段階が存在する
が，心拍変動を用いてその段階ごとの特徴を抽出し，移行を的確に把握されている[4]．本研究では入眠と覚
醒時間に焦点をあて，それらの推定を行う．
加速度センサのみを利用した睡眠時の姿勢推定の研究や，体動と自律神経系の関係に関する研究がこれまでにも行われている[5][6]．これらは，体動が睡眠状態の移行と関係があるということを示しているが，入眠や覚醒の正確な推定は出来ていない．

図1

平滑化後の LF/HF

3 入眠・覚醒推定手法
本研究では，心拍計と加速度計を身につけた状態で睡眠することを想定し，それらのデータを解析する．
以下に解析方法について示す．
3.1 LF/HF
取得した心拍データの RR 間隔を線形補間した後，フーリエ変換(FFT: Fast Fourier Transform)して得られたパワースペクトルから低周波成分(LF: Low
Frequency) と高周波成分(HF: High Frequency)の変動を算出する．LF，HF は交感神経，副交感神経と関係があり，LF/HF 比が高い場合は交感神経が優位であり，低い場合は副交感神経が優位であるとされている．本
研究では LF を 0.05–0.15Hz，HF を 0.15–0.35Hz とする．
睡眠時に計測した心拍データについて，LF/HF の高周
波を逓減させることで平滑化したもの（カットオフ周
波数: 0.15Hz）を図 1 に示す．図中の赤い点線は入眠，青い点線は覚醒した実際の時間である．入眠・覚醒時間に注目すると，入眠時には下降傾向にあり，覚醒時には上昇傾向にあることがわかる．
3.2 STE
指定した区間内のエネルギーを算出する短期エネル
ギー(STE: Short-Term Energy)を LF/HF に適用する．
適用した結果を図 2 に示す．睡眠中は浅い睡眠である
REM 睡眠と，深い睡眠である nonREM 睡眠が約 90 分の周期で見られるとされており，図中の緑色の線は睡

1

図2

図3

LF/HF の STE

x 軸加速度の心拍 1 拍間ごとの平均値

眠中の周期を示している．睡眠中では周期が見られる
が，入眠前や覚醒後ではその周期が見られない．
3.3 加速度
本稿では寝返りに注目し，体の左右方向の加速度を用いる．実際に計測したデータの心拍 1 拍間ごとの平均値を図 3 に示す．入眠直後や覚醒直前では頻繁な体動が見られず，睡眠中は寝返りによる大きな変動が見られた．
3.4 入眠・覚醒時間の推定
STE によって睡眠中の周期が確認できる時間帯は睡眠中であり，加速度が頻繁に変動している時間帯は覚醒している時である．これらから睡眠の周期が見られず，頻繁な体動が確認できない時間帯に入眠・覚醒していると考えられる．よってそれらの時間帯において，LF/HF が下降し始めた時間を入眠時間とし，LF/HF が上昇し終えた時間を覚醒時間とする．

4 実験
4.1 実験方法
実験機器は心拍計と 3 軸加速度計を内蔵した
WHS-2(ユニオンツール株式会社製)を使用する．本機器は 41.0 × 37.5 × 10.0mm，質量 10g と小型であり，装着したままでも睡眠の妨げにならない．心拍計のサンプリング周波数は 1000Hz，加速度計は 31.25Hz である．正確な入眠時間を記録するために，スマートフォ
ンアプリを実装した．被験者はアプリを起動したスマートフォンを持ち，音が鳴ったら画面をタッチする．
表1

入眠・覚醒時間の推定誤差

入眠誤差 (sec)

平均

覚醒誤差 (sec)1

93 (+)

570 (+)

2

164 (+)

144 (-)

3

114 (+)

312 (-)

4423 (+)

24 (-)

5

45 (-)

180 (-)

6

33 (+)

174 (+)

7576 (+)

95 (+)

207

214

音は 15 秒おきに鳴り，4 回連続でタッチしなかった場
合，最後に押した際の時間を入眠時間の真値とする．
覚醒時間の真値は，覚醒した際に被験者に直接記録させた時間とする．被験者は健常な成人男性 1 名(23 歳)
で，夜に自室で寝るよう指示した．就寝する 1 時間以
上前から計測を開始し，6 時間以上経過した後に自然に覚醒するまで睡眠させ，覚醒後も 1 時間以上経った後に計測を終了とする．また，眠りにつく 3 時間前までに食事を終え，睡眠の妨げになる飲み物の摂取を禁止とした．本稿では 7 日分のデータを使用する．
4.2 実験結果
LF/HF，STE，加速度から判断した入眠・覚醒時間と真値との誤差の結果を表 1 に示す．(+)は真値よりも遅い誤差，(-)は早い誤差である．その結果，最も大きい誤差でも 10 分以内であり，平均誤差は入眠推定が207 秒，覚醒推定が 214 秒であった．
4.3 考察LF/HF，STE，加速度による入眠・覚醒時間推定の結果，データによっては 10 分近い誤差が出たが，平均的に大きな誤差なく推定が可能であることがわかった．
大きな誤差の原因として，入眠時については呼吸による不規則な加速度の変動，覚醒時については起きている状態でも立ち上がらずにいた際に，加速度の変動が見られず，誤差が生じたと考えられる．

7 おわりに
本研究では小型ウェアラブル心拍計と加速度計を使用して，入眠・覚醒時間の推定の可能性を検証した．
その結果，平均誤差は入眠推定が 207 秒，覚醒推定が214 秒となった．今後は被験者を増やすことで多くのデータを取得し，個人間の影響について検討，及び精度向上を目指す．

文

献[1] 渡邉祟士, 渡辺嘉二郎, “無拘束マットレス型生体センサによる睡眠段階の推定”, 計測自動制御
学会論文集 (Vol. 37, No. 9), pp. 821-828, Sep.,
2001.
[2] 亀山研一, 鈴木琢治, 行谷まち子, “快眠のための睡眠判定と睡眠モニタシステム”, 東芝レビュー(Vol.61 No.10), pp. 41-44, 2006.
[3] Zakaria M. Djedou, Fabrice Muhlenbach, Pierre
Maret, Guillaume Lopez, “Can Sequence Mining
Improve Your Morning Mood? Toward a Precise
Non-invasive Smart Clock”, IWWISS’14, pp. 1-10,
2014[4] 谷田陽介, 萩原 啓, “心拍 RRI のローレンツプロット情報に着目した睡眠移行期の簡易推定法”,
生体医工学 (Vol. 44, No. 1), pp. 156-162, Mar.,2006.
[5] 岸本圭史, 赤堀顕光, 小栗宏次, “3 軸加速度セン
サを用いた睡眠時における姿勢の推定”, 電子情報通信学会 (MBE2005-103), pp. 45-48, Dec., 2005.
[6] 安部泰弘ら, “睡眠時における体動と自律神経の関 係 ”, 電 子 情 報 通 信 学 会 (IE96-70), pp. 21-28,
Nov., 1996.

2

インテ
テル ReallSense™を応用し
した
マル
ルチモー
ーダル感
感情分析シ
システム
ムの開発
齊藤桂 1

橋本芳昭 13
植田俊幸 2 石井克典
石1 株式会社
社 LASSIC 感情
情医工学研究所 〒689-1112 鳥
鳥取県鳥取市若葉
葉台南 7-5-1 鳥取県産業振興機
機構内
2 国立病院
院機構 鳥取医療療センター 〒6689-0203 鳥取県
県鳥取市三津 8776
3 公立鳥取取環境大学 〒689-1111 鳥取市
市若葉台北一丁目
目1番1号

概要
人間の行
行動と感情状態態との関係を明明らかにするた
ため、精神科医
医の問診技術をを知識化して機
機械対話のアルルゴリズムに実装し、機械との対話履歴に基づいて感情の遷遷移状態を分析
析する手法を開開発するととももにインテル RealSense™
Rの表情・音
音声認識技術を用いて取得した生体情報報と連動したマルチモーダル
ル感情分析シス テムを開発しした。
企業内業
業務における感
感情状態と生産性の関係を 実験検証した結果やシステムの展開事例
例について報告
告する。
キーワード
ド：

機械対話、
、表情解析、マルチモーダル、 作業効率

はじめに
に
近年、気
気分状態に不安安を抱える患者者が増加しておおり、こころを良好な状態に導くメンタルヘルスケアが 注目されている。また、日本
本人の生産性が諸外国に比 べて低いことが課題視されている中[1]、感情のコント ロー
ルが生産性性向上に有用であると注目されている。 しかし、そのたためにはまず感
感情状態の分析
析が不可欠であある。
そこで、精神科医の問診技術を知識化して機械 対話のアルゴリズムに実装し、機械との対話履歴に基
基づい
て感情の遷
遷移状態を推定するシステムを開発した 。また、インテル RealSensse™の表情・音声認識技術を 用いて取得した生体情報を活活用し、マルチモーダルな 感情
分析システムを開発した。
本稿では、企業内業務
務における感情状態と生産
産性の
関係を実験
験検証した結果
果やシステムの展開事例に ついて報告する。

機械対話
話による感情情推定システテム

Everesst

機械対話
話による感情情推定システム
ム[2]Everest 1 は ユー
ザの生体デデータや対話内容を多角的に採取して感感情値を算出し、履歴を軟判定して感情遷移の推定を行行う。
Everest を用いた Weeb チャットアプリで対話し た例を図 1 にに示す。Everest は精神科医が診断に用いる 問診
技術を知識識化して対話アルゴリズムに組み込んで おり、
ユーザの感感情推定結果に応じて自己認知に適した 応答メッセージを呈示する。
これにより気分の落ち込みや不安などの感情に 関する問題を早早期発見する効用が期待される。
また、過過去には Evereest の仕組みを利用した減煙煙支援システムの開発も行った[3]。自己認認知を促すこととで、良い感情状状態を保ちながら減煙を支援している。

マルチモ
モーダル感情情分析システテム
マルチ モーダル感情
情分析システムム[4]の構成を 図 2
に示す。
先に紹介
介した Everesst ではテキストベースの対対話を行うが、それに加えて音声、脈拍、顔面の表面温
温度、
表情等の生
生体データを入入力とすることで、感情分分析の精度を高めることを目的としている。
生体デーータの取得にはインテル社製のカメラデデバイ
1

図 1 Everest 対話画面

図 2

感情分析システムマル
ルチモーダル感スでである RealSen
nse™[5]を用いてている。RealS
Sense™はビデオ
オカメラで取得
得した画像からら 7 種類の表情
情（Anger、Con
ntempt、 Disgusst、 Fear、 Saddness、 Surprise、 Joy ）と 3 つの感情（NNegative、 Posiitive、 Neutraal）を判定する
る。また、音声声の取得や顔表表面の静脈からら脈拍を取得すすることも可能能である。

感情
情状態と生産産性の関係
ここまで機械対
こ
対話による感情
情推定システムムとマルチ
モーーダル感情分析
析システムにつついて述べた。これらのシスステムを用いれれば感情状態ををリアルタイム
ムに得ることがが可能である。
表 1 不快な表情に対対する相関係数

開発コ
コード名

3

実験

感情刺激

1~7
8~11

音楽,写真
Everest

正入力数との
の
相関係数
-0.6
60
0.2
21

正答率と の相関係数
数0..76-0..66

図 4 感情マ
マネジメントシシステム画面るほ
ほど正入力数がが下がる傾向ががあることがわわかった。
不快
快な感情が増ええると正答率はは上がる結果ととなった。
また、Everest
まを感情刺激に用を用いた場合、不不快な表情の割割合が増えるとと正答率が低下
下する傾向がみみられたが、
正入
入力数についてては強い相関ははみられなかっった。また、
音楽
楽と写真で感情
情刺激を与えたた実験と比べてて、不快な表情
情の割合が低くくなっていた （図 3）。
また、被験者のまのアンケート結
結果と作業結果
果を分析した結
結果、感情状態
態が不快なほどど正入力数、正正解率共に低下
下する強い相関関がみられた。

シスステム展開事
事例と今後のの展望
図 3

感情刺激時と作業中の表情比較

昨今、アンガーマネジメント等の感情をコント ロー
ルする手法
法が生産性向上に効果的であるとされて いるが、実際に感情と生産性性の関連性を明らかにする 研究は少ない。
。そこで感情データと生産性の関連性を 明らかにする検検証実験を行った。

検証実験験
実験目的：感情と生産性の関係性を明らかにすすることを目的とする。
実験方法
法：被験者 G に対し以下の実に実験手順を 11 回試
行した。
(1)実験
験中は被験者のの表情を常にトラッキングすする(2)被験験者の感情状態
態に刺激を与ええる(3)1 分
分間のタイピンング作業を行わわせる
1 分間のタイピングにおける生産性は総入力数
数と正
入力数と定
定義して分析を行った。
また、タイピング作業前には①音楽を流し、写
写真を
見せる（実
実験 1～7）、②②Everest で対対話させる（実実験 8～11）といいう感情への刺刺激を与えた。
。
さらに、Everest を用いた実験では被験者にアン ケー
トを行った。アンケートは、作業中の感情状態、 作業
業の正確性、作業の早さについて良い場
場合を
効率、作業
1、悪い場
場合を 5 としてて 5 段階で評価
価した。

実験結果
果と考察
表 1 に感感情データと作業結果の分析結果を示す
す。
RealSennse™が出力するる表情データののうち、ラッ セルの Core Affect モ デ ル [6] に お い て 特 に 不 快（UN-PLE
EASENT）な表
表情である（Anger、 Contem
mpt、
Disgust、 Fear、 Sadneess）に着目し、作業中に含
含まれ
た不快な表
表情の割合と正入力数と正答率との相関 を分析した。感感情刺激に写真
真と音楽を用いた場合、不 快な表情が増えシステムの展開シ
開事例として、現
現在 Everest とマルチモとーダ
ダル感情分析シシステムを活用
用した感情マネネジメント
シス
ステムの開発をを行っている （図 4）。
感情マネジメン感
ントシステムででは、マルチモモーダル感
情分
分析システムででトラッキング
グした感情値をを可視化し、
ユー
ーザにフィード
ドバックするこ
ことを目的とししている。
今回の実験で感今
感情状態が悪くくなるほど作業
業効率が低下すする傾向みられれたことから、 感情マネジメ
メントシス
テムムで業務中の感感情状態をトラ
ラッキングし不不快な感情が強強くなった場合合を検知するこ
ことで、アラーートをあげる、Everest との対対話を自動的にに開始し感情状状態を好転させせる等の介入をを行うことで、 作業効率の低低下を防止でききる可能性がああると考えられれる。
今後の課題とし
今して、生体デーータを他人へ公
公開する場
合プ
プライバシー保保護の対策が必必要であると考考えられる。
また、今回は実
ま
実験のため短期期間のデータ収収集であったがが、今後膨大なな生体データをを長期間蓄積・・分析するにああたりロバスト
ト性とスケーラ
ラビリティにつついても検討のの余地があるとと考えられる。

文

献[1] 厚生労働省，“生産性向上
上に向けた我が国の課題”，
労働経済白書書 平成 27 年版
版，p.94，201
15-09
石井克典，植 田俊幸，“機械械対話によ[2] 西尾知宏，石る感情推定シ
システム及びそそのプログラム”，特開2015-014834
4，2015-01-22
植田俊幸，生 田章訓，“機械械対話に基[3] 石井克典，植づく感情遷移移推定と「症状状処方」への応用”，電子 情 報 通 信 学 会 総 合 大 会 講 演 論 文 集 p.186 ，2014-03[4] 西尾知宏，石石井克典，“ママルチモーダルル型トラッ
キ ン グ シス テ ム 及 び そ の プ ロ グ ラム ” ， 特 開2015-014834
4，2015-1-22[5] “ イ ン テ ル ® RealSense ™ テ ク ノ ロ ジ ー ”,http://
www.intel.coo.jp/content/ww
ww/jp/ja/architecture-and-t
echnology/realsense-overvieew.html
A ”Core affecct and the psy
ychological[6] Russell, J. A.,
construction of emotion.”, PPsychological Review,R110,145-172.

4感情認知における監督的注意システム仮説とその検証
北村 剛 1 片桐 祥雅 2 高橋 淳二 1 戸辺 義人 11 青山学院大学 理工学部 〒252-5258 神奈川県相模原市中央区淵野辺 5-10-1
2 神戸大学大学院 保健研究科/国立研究開発法人 情報通信研究機構 〒654-0142

兵庫県神戸市須磨区友が丘 7-10-2

概要
感情認知における監督的注意システムと深部脳活動との関係を明らかにした．音声に重畳した韻律から感情を弁別する試験では，深部脳活動度の平均値及び反応前変動幅は反応時間と正の相関を示した．一方，言語情報を含
まない音刺激に対する単純応答試験では，周波数変化に対して深部脳活動の変動幅は変わらなかったが，2 種類の音を聞き分ける試験では反応時間に遅延が見られた．これらの結果から，監督的注意システムは意思決定などの高次の脳機能が関わるときに起動し，その起動の有無に深部脳活動は関わらないことが示唆された．
キーワード：深部脳活動 監督的注意システム 感情 認知
グラント：科研費 基盤研究（C）25420236

1. 背景・目的
音声合成技術を洗練する上で韻律により感情をラベルする技術は重要であり，様々な試みがなされてきた．
しかしながら，韻律と感情を対応付ける手法は経験則を体系化し特徴抽出する手法が主であり，神経科学的基盤は必ずしも明らかではなかった．このため，母集
団毎に感情ラベリングの体系化を行う必用があるなど，技術の一般化に問題があった．
音声に重畳した韻律から感情を弁別し所定の動作（ボタン押しなど）を行う一連のタスクを実行する古典的脳機能モデルとして監督的注意システムモデルが挙げられる[1]．このモデルによると，音声刺激に対して監督的注意システムにより感情のスキーマ（心像）が想起され，それにより感情を判断する．この機能は
主に前頭前皮質の機能であり，帯状回を中心とする皮質下の機能と拮抗するものと考えられている．一方，
機能的核磁気共鳴画像法(fMRI)からは，感情の識別に
は無意識の領域である帯状回及び基底核が重要な役割を果たしていることが示唆されている[2,3]．そこで本
研究では，感情弁別に要する反応時間と深部脳活動度の変化から感情弁別における監督的注意システムと深部脳活動とのバランスを調べることで，感情弁別の神
経科学的基盤を明らかにすることを目的とした．

2. 方法
2.1 被験者
青山学院大学倫理委員会承認の下，健常ボランティ
アを募集し，インフォームドコンセントが得られた 11
名(20 代男性 9 名，女性 2 名，全員右利き)を対象に実験を行った．実験開始前に口頭で健康状態に問題のないことを確認した．

2.2 プロトコル
本研究では，感情弁別課題及びコントロールとして音に対する応答課題の二つを行った．
感情弁別課題は，情動的韻律がラベルされた名詞の提示に対し，ターゲットとなる感情がラベルされたものを選別する課題で，go/nogo パラダイムに基づき設計された．刺激間隔は 2500~3500ms の範囲で不等（2500~3500[ms]）とし，3~4 モーラの感情（「快活」
「怒
り」
「哀しみ」
「落胆」
「照れ」
「クール」）がラベルされた名詞（NTT データベースより単語親密度が 5.5 以上のものから抽出）の全 90 刺激(内ターゲット(GO)30 刺激)の提示に対し，ターゲット感情の認知とともにでき
る限り早くボタンを押すよう被験者にあらかじめ指示
した．ボタンは利き手の人差し指とした．音声刺激は
音声合成ソフト(株式会社フロンティアワークス社，
Cevio Creative Stdio)を用いて作成した．
一方，音に対する応答課題では，ビープ音の認知とともにできる限り速くボタンを押すという単純反応課題とした．但し，刺激として，1 種類(1000[Hz])及び 2
種類のビープ音(1000/2000[Hz])のビープ音（持続時間70[ms]）を準備した．

2.2 計測および解析
深部脳活動度(Deep-brain activity: DBA)は，脳波から評価する方法 [4,5]によった．具体的には，後頭部（O1,O2）α２（10－13[Hz]）帯域のパワーから計算した．さらに，各課題における加算平均後の刺激知覚(ボタン押し)を基準に-1~0[s]の DBA の変動幅を被験者ごとに算出した．この加算平均の波形において，ボタ
ン押しの前の安静状態からボタン押し直前までの間に生じる DBA の変化量を変動幅として導出した．
反応時間は，刺激提示開始及びボタン押しに対応した二つのイベントマーカから算出した．

3. 結果
各課題における平均反応時間の分析結果を図 1 に示
す．感情識別課題では，ターゲットの感情によって反応時間に差が見られ，「元気」と「落胆」では約 0.1 秒の差(p<0.05)となった．一方，音に対する応答課題では，提示刺激の音の周波数に依存することなく反応時間はほぼ一定であった．しかし，音の周波数を識別するという認知制御課題では，反応時間が約 0.15 秒遅延した．
次にこれらの課題における反応時間と DBA 変動幅の関係を図 2 に示す．感情識別課題ではターゲットの感情が元気と落胆で反応時間，DBA 変動幅に共に正の相関が見られた．一方，音の応答課題では提示刺激の種類によって DBA の変動幅には差が見られたが，反応時間にはほとんど差がなかった．

4. 考察
前頭前皮質と深部脳活動の相互作用を表すモデルとして高次 の認 知機能の 中枢 を前頭皮 質に 想定したNorman と Shallice の監督的注意システム[1]では，こ特定の行動に対していくつかのスキーマが形成され，競合スケジューリングにより刺激に対する最適なスキ

5

ーマが選択される，感情認知においては，音声刺激に対して形成されたスキーマがターゲットと一致するものであるかを判断するために単純な刺激―応答を抑制する．このため，音声刺激からボタン押しまでに至る
反応時間に遅延が生じると考えられる．
p<0.05*1.50

1.387811.271261.25

p<0.001*反応時間[s]1.00

p<0.001*

0.75

0.489190.50

0.32663

感情弁別が個人の資質に大きく依存することを考えれば納得のいく結果である．このように考えると，「元気」と「落胆」の間の反応時間の差異は，スキーマ形成に要する時間差を反映したものであると考えることができる．こうした時間的な差異を我々は感情識別における難易度として理解しているのであろう．
一方，音に対する応答課題では，周波数の差異があると深部脳活動度が高まるものの反応時間に変化がみられない．これは，非言語であっても周波数が混在す
る刺激に対して深部脳が呼応してスキーマが形成されるものの，高次脳による認知制御をしない単純な刺激
入力―応答といった経路での反応がなされたためではないかと思われる．
以上より，監督的注意システムは意思決定などの高次の脳機能が関わるときに起動し，その起動の有無に
深部脳活動は関わらないことが示唆された．

0.31065

0.25

250

0.00

図1

各課題における平均反応時間

1.50

200

DBA平均値[μV 2]

hz
別
胆)
気)
のみ
000
(落
(元
数識
0Hz
0/2
識別
識別
周波
100
100
応
応
感情
感情
反
反
単純
単純

感情識別(落胆)
周波数識別

100

単純反応1000Hz
50

1.25

単純反応1000/2000Hz

感情識別(元気)1.00

反応時間[s]

感情識別(元気)1500

感情識別(落胆)
0.75

0

周波数識別
単純反応1000Hz0.50

単純反応1000/2000Hz

25

50

75

100

125

150

DBA変動幅[μV2]

図3

ボタン押し前の DBA 平均変動幅と各課題における DBA 平均値の関係

0.25

文

0.00
0

20

40

DBA変動幅[μV2]

図2

献

60

各課題における平均反応時間と平均
DBA 変動幅の関係

それでは感情の種別による差異をどのように説明すればよいであろうか．
「元気」と「落胆」とを比較した
時，「落胆」のほうが深部脳活動の変動幅が高くかつ反応時間が長くなっている．我々は，この差異は，形成されたスキーマとターゲットの一致／不一致を判断す
るのに深部脳の賦活が必用なのではないかと考えている．二つの感情の韻律的特徴では，「落胆」のほうがピ
ッチレンジが狭く，感情を弁別しにくい（スキーマが貧弱である）と予想される．こうしたスキーマを認知するための回路としては帯状回を含む深部脳の情動回路（Yakovlev 回路）が起動されるのであろう．図３は，
感情弁別課題においてタスク中の平均 DBA とボタン
押し前の平均落差との関係を示すもので，正の相関を呈している．DBA の平均値は前頭前皮質に投射するモ
ノアミン神経活動と関連すること[5]が知られており，スキーマを形成するための情動回路の活動度を反映すると考えている．認知制御のためにはこうした自由なスキーマ形成を一旦抑制する必用があり，それがボタン押し前の抑制（落差）に現れるのであろう．図３における DBA の落差の分散はこうしたスキーマ形成に
おいて個人差が大きいことを示唆するものであるが，[1] D. A. Norman, T. Shallice, “Attention to action :Willed and automatic control of behavior”, In :Consciousness and Self-regulation (eds G. E.
Schwartz & D. Shapiro). Plenum Press, New York, pp.
1 ─ 18, 1986.
[2] L. Aziz-Zadeh, T. Sheng, A. Gheytanchi, “Common
Premotor Regions for the Perception and Productionof Prosody and Correlations with Empathy andProsodic Ability,” PLoS One, vol.5(1), e8759,
Jan.2010.
[3] S. Paulmann, D. V. M. Ott, S. A. Kotz, "Emotional
Speech Perception Unfolding in Time: The Role of
the Basal Ganglia", PLoS One, vol.6(3), e17694,
March.2011.
[4] T. Bohgaki, Y. Katagiri, M. Usami, “Pain-Relief
Effects of Aroma Touch Therapy with Citrus junos
Oil Evaluated by Quantitative EEG Occipital Alpha-2
Rhythm Powers,” Journal of Behavioral and Brain
Science, 4, 11-22, 2014.
[5] K. Omata, T．Hanakawa, M. Morimoto, M. Honda,“Spontaneous Slow Fluctuation of EEG Alpha
Rhythm Reflects Activity in Deep-Brain Structures: A
Simultaneous EEG-fMRI Study,” PLoS One, vol.8(6),e66869, Jun.2013.

6リストバンド型省エネ個別暖房デバイスの開発
徳田 貴拓 1

磯山 直也 1

ロペズ ギヨーム 1

1 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科〒252-5258

神奈川県相模原市中央区淵野辺 5-10-1

概要
背景と目的：人体を直接冷却･温熱するネックウェアは，気候的快適性を保ちながら省エネ効果が大きく、広く普及することが期待されている。しかしながら、ネックウェアでは手先の冷えに対応できない問題がある。本稿では、手先の冷えによる不快感を緩和することを狙ったバンド型デバイス Pico-Band (Personal
intelligent comfort control Band)を開発し、装着時の身体への影響を検証した。
方法： 右手首に Pico-Band の温熱部（設定温度: 40℃）を接触させ、温熱部から手首への熱流量と手の平、手の甲、指先の 3 ヶ所の温度を計測する。温熱時と非温熱時で、上記生体情報を比較し Pico-Band の身体への影響を評価する。被験者は 5 人で、温熱時と非温熱時の 2 日間に分けて各日 10 分間の計測を行う。
結果： 手首の温熱時に、2 名の指先の体表温度が低下することが確認された。他 3 名については、温熱時と非温熱時の違いが確認できなかった。また、デバイスの温熱部から手首への熱流量について、温熱開始直後は高くなるものの、120 秒で 300~400[W/m^2]までに低下していることが観測された。
考察： アンケートの結果、温熱によって指先の体表温度が低下した 2 名は冷え性であった。ここから、手首の温熱によって熱の排出作用が過剰になり、かえって手先を冷やしてしまったことが考えられる。また、装着者の手首への熱流量の低下がきっかけとなり、温熱感が低下することが示唆された。
結論： Pico-Band の試作機を実装し、装着時の身体への影響を検証した。その結果、冷え性の装用者について
手首の温熱に伴い、指先の体表温度が低下することを確認した。今後は、熱流量センサを使用し、体表温度の低下の原因を解明するとともに、装用者の温熱感が持続するための制御方法を考案する必要がある。
キーワード：

ペルチェ素子 熱流計 サーミスタ PID 制御

1 はじめに2 Pico-Band の開発

近年，省エネルギー政策の推進により，電力使用制限が執行されている．その結果，今まで豊富な電力により実現されていた快適環境が崩壊し，健康危機，労働生産性の低下などの問題が起こっている．また最近
は，クールビズ/ウォームビズが実施されるようになり，
暑さ寒さの不満がより顕著になると考えられている．
また，エアコンやストーブ等の，空気を媒介として体温調節を行う現在主流の空調システムでは，個人間の体感温度の差を埋めることは難しい．そのためオフ
ィスや学校などの共同空間では，空調能力に対する不足感を補うために，夏には扇風機を使用したり，冬には膝掛け毛布を使用したりするなど，個人がそれぞれに対応しているのが普通のこととなっている．
この状況下で，空気を介さず人体を効率よく直接冷却･温熱できるウェアラブル局所冷暖房機能（ネックウェア）が板生らによって開発された[1]．しかし，現行のネックウェアでは，排熱のために，水冷用のパイプとウォーターポンプ，ラジエータを用いた冷却システ
ムを必要とするため小型化が難しい．また温熱時には
指先や足先などの末端の冷えによる不快感に対応することができない課題がある．
そこで本研究では，より小型かつ，末端の冷えによる不快感を解消するバンド型暖房機能(Pico-Band:
Personal Intelligent Comfort Control-Band)を提案している．Pico-Band を実際に開発し，装用時の手先の温度の推移を計測することで，Pico-Band の身体への影響を検証した．

2.1 温熱源の選定
本デバイスでは，手首の温熱源としてペルチェ素子を用いた．ペルチェ素子を選んだ理由としては，温熱に関してペルチェ素子の方が電熱線よりもエネルギー
効率が良いからである[2]．
また，ペルチェ素子は電流の方向を逆転させると温熱面と冷却面が入れ替わる性質があるため，将来的な機能拡張として，冷却機能を持たせることができる．

2.2 温熱部の構造と温度制御方法
図 1 に示すように，ペルチェ素子と熱伝導性シリコ
ンシートの間に埋め込んだサーミスタにより，温熱面の温度を計側している．サーミスタから連続的に計測されたペルチェ素子の温熱面温度をフィードバック情報としてマイコン(Atmel 社製 ATmega328P)に返し，設
定温度に保つよう出力電力の制御を行う．温度制御法
としてフィードバック制御（PID 制御）を実装することで，ペルチェ素子の温熱面の温度制を 1℃単位で設定可能にした．
低温やけどの危険性[3][4]を考慮し，最高設定温度は40℃とした． また，PID 制御のパラメータは限界感度法により求めた．オーバーシュートによって瞬間的に設定以上の温度が出力されることを防ぐため，設定温度を超えないよう，手動調整を行った．図 2 に，実際の装置が 40℃設定時の温熱部の温度と出力（消費電力）の推移を示す．

7また，図ま
7 に，温熱部から手手首方向への熱熱流量の推移のの一例を示す．どの被験者ににおいても，温温熱を開始
した
た直後は多量のの熱が手首に移移動し暖かく感感じるが，
120 秒程度で熱流
流量 300~400[WW/m^2]を推移すするようになり
り，ほとんど温熱
熱感を感じな くなることを確認した．

図 1 温熱部部の構造と試作
作制御部
表面面温度[℃]

消費電力
6

45
40

5

35

温度[℃]

25

3

20

2

15
10

図 5 非温熱時の体体表温の推移消費電力[W]

4

30

1

5
0

0
0

15

30

45

60

75
5

90

時間 [S]

図2

440℃設定時の温温熱部の表面温
温度と消費電力力

3 手首加
加温の身体へへの影響
3.1 実験
験方法

図 6 加熱時の体表
表温の推移

平均室温
温 25℃の環境
境下で，被験者
者の右手首内側側にPico-Bandd の温熱面を接接触させ，40℃に温めた際の 身体の状態変化化を検証した．被験者は安静状態の成人
人男性
4 名，成人人女性 1 名でああった．各被験験者の体表面温
温度（中指，手手の平，手の甲）と，温熱面から右手首
首への熱流量などの生体情報を計測した．図 3 に実験時
時の計
測項目と測
測定機器を示す．
電源 ON
N 時と OFF 時の時 2 パターンを別の日に分分けて実験を行い，各実験前にには 10 分間の安静時間を設設けた
後，10 分
分間生体情報のの計測を行った
た(図 3)．

図 7 温熱熱部から手首方方向への熱流量量

3.3
3 考察
アンケートの結ア
結果，温熱によよって指先の体
体表温度が低下
下した 2 名は冷冷え性であったたことから，40℃の設定
温度度が高すぎて，体内の熱を排排出する方向にに生理的作用がが働いたと考ええられる．

4 おわりにお図 3 実験時
時の計測項目と機器

Pico-Band の試作作機を開発し，，手首装着時のの身体への響を検証した結結果，冷え性のの装用者の場合
合は指先の影響
体表
表温度が低下しした．また，温温熱部から手首
首方向の熱流量量の減少に伴っって，次第に装装着者の温熱感感が消失す
るこ
ことが確認されれた．
今後は，熱流セ今センサを使用しし，体表温度のの低下の原因をを解明するととともに，熱流量量の減少時間をを手掛かりとしして，温熱感が持続するよう な制御方法を検討する．

文
図4

実験の手順

3.2 結果果
図5 にに非温熱時の体
体表温度の推移
移を，図 6 に温温熱時の体表温度度の推移の一例を示す．5 名中名 3 名に温熱
熱有無の間の変変化が見られず，2 名に電源源 ON 時の指先
先温度の低下が見られた．

献[1] 板生 清, “快快適・省エネヒ
ヒューマンファァクターに基づくエンジジニアリングのの概念”, 2013 年度精密工学会秋季大大会シンポジウ
ウム資料集, ppp.20-21[2] 佐藤 伸也, “ペルチェ加熱“熱の成績係数のの評価”, サレジオ工業高高等専門学校 卒業研究, 2011
[3] 山田幸生，「製品と安全「第 72 号」低温
温やけどについて，製品品安全協会[4] ISO 13732-1 『熱環境の人
人間工学 - 表面
面との接触』8

南南相馬に
における 避難支援
援ロボッ
ットの社会
会実験
浅野滋※
※東京大学
学

和田将典※

保坂寛※ 佐藤藤知正※〒277-8563 千葉県柏市柏の千葉 5-1-5

概要
目的：本研究はは社会実験の一
一般的な手法、特にその他地
地域展開を目指
指した知識承継継について社会会実験デー
背景と目
タベースを構築し、統一的な分析手法を確立する ことを目的としている。
方法：平平成２６年度福
福島県の助成でで行った南相馬馬での歩行支援
援ロボットをははじめとした災
災害対応ロボッットの社会実験について、その取り組みと他地
地域展開のためめの提言のデーータベース化をを行い、また社
社会実験の事後
後評価として４つの手法の比較を行った。補助助事業の事業報
報告書、予算執執行、業務日誌誌に加え、上記
記データベース
スの分析を実施し、事事後評価が可能かどうか検討を行った。
結果：社
社会実験自体のの結果としてはは歩行支援ロボ
ボットの改良点
点や長期的実験
験の見通しを得得るなどした。その成果に基づいて他地域展開のための提言のデータベー スを構築した。事後評価として上記４つつの評価を行った。
社会実験のプロセスに関してて事後評価を行行うに当たってては、どういった
たプロセスに どういったリソース（予考察：社算や工数）をかけ、どのような成果果を得たかといいうデータが必必要になるが、他地域展開ののための提言デ
データベー
スにはその内容が存在するが、成果
果報告書にはププロセスの記載載はない。予算算執行や業務日日誌などには直直接の記載はないが、プロセスと結びつけることで分析が可可能になる
結論：1)家庭用歩行支
支援機の車輪をを大径化するこ
ことにより、避避難並びに避難難所生活に利用用できる。2)本本プロジェ
クトは福島県とのやり取りに無駄な時間を使いすすぎていたこととと、予算が全
全スケジュール
ルをカバーでききていないこと。3)そそれぞれのグルループが次年度
度にどの段階 に注力してプロジェクトを進めるべきかかについての指指針 4)事後評価の手法
法について、「フェーズ」「種別」分析を 含めることでで評価ができるようになるこ と
キーワード
ド：

ロボット 社会実験 プロジェクトマネジ
ジメント 他地域域展開研究のの背景と目的的
本研究は社会実験の一般的な手法、特にその他
他地域
展開を目指
指した知識承継継について社会実験データ ベースを構築し、統一的な分析手法を確立することを 目的としている。平成２６年
年度福島県の助成で行った 南相
馬での歩行行支援ロボットをはじめとした災害対応 ロボットの社会会実験についてとりあげ、分析を行った 。
東日本大大震災以降、災害対応について様々な研
研究が
加速した。
。復興庁によると、福島県における震災 関連
死の精神的・肉体的疲労
労による死亡原
原因として、「 避難所等への移移動中」が約 3 割、「避難所所等における生生活」
が約 3 割であった。同報告において『発災直後か
からの
避難（移動
動）や避難生活活の事情がもとで、徐々に 衰弱した事例がほとんどである』と結論論づけられていいるi。
この解決のため本研究では、避難支援ロボットを 開発
し、南相馬
馬市での社会実実験により技術
術を評価・改良 し、得られた知知見をデータベース化した。

開発及び社会開
会実験の成果果現地には拠点が現がなく鉄道も未未復旧な為、機機材や人員の移移動の手配を詳詳細に計画した
た。また、歩行行支援機は動力力を有するためめ、現地警察かから公道での使使用許可を取っった。住民には実験リスクを説説明し同意書書を取った。
避難および避難避難生活は集団でで助け合いなががら行うものでであり、コミュュニティとしてての参加が必要要である。
こののため、 4 回ののワークショッ
ップを現地で行行い、蕎麦打ちち体験会やロボボット討論会ななどを開いて住
住民との信頼関関係を築いた。iiiこの活動に 全体の 2 割程
程度の工数
を要
要した。
避難移動の従来
避来研究には車いいすやレスキュューロボットななどが存在する
るが、いずれもも重度な移動困
困難者を対象ととする。本研究
究では軽度の障障害により独力力での移動が困
困難な高齢者等等を対象に開発発した。iv早期期の実用化のたため、既存の住
住居内移動支援援機を図２に示示す避難支
援用用に改造した。v

南相馬
馬での社会実実験
本事業では、避難所までの移動を支援する避難
難支援
ロボットと、避難所での生活を支援する避難生活
活支援
ロボットに大別し、図１に示す６種のロボットを 開発
図２
図
歩行支援
援ロボット
第 1 回社会実験
験により、段差差対応が課題でであることが判判明した。避難難コース中で最最大の段差でああるトイレ
周りりを乗り越えらられるよう、車車輪を大径化しした。第 2
回社
社会実験では全全被験者が支障
障なく避難出来来た。vi
本事業には図１
本１に示した通りり被災度判定計計、災害情報シシステム、TPR
R、健康提案シシステム、仮想
想同居、その統統合データベーースviiがある。
図１ ６つの開発テーマした。社会会実験は避難所
所において 2 回実施し、1 度目
は既存の開発途上品の課題抽出、2 度目は改良品 の評価を行った。ii

社会実験の事社
事後評価の手手法
社会実験手法の社の一般化を念頭
頭に、本事業ののプロセス

9

の事後評価価を行った。４つの手法を比較したため 、結果を以下に示す。
業としての成果
果報告書には達成すべきだ
だった
補助事業
ことと、達
達成したことのみが書かれている。これ
れは補
助者が補助
助金が正しく使使われたか確認するための 資料であり、成成果を出すために行ったプロセスの部分
分につ
いての記載
載は求められていない。

図３
３ 全グループ
プ合計の各費目
目の時系列消化化
図３は予予算について、費目を時系列にグラフ化化したものである。不適切な時期の支出や金額の過多な ど明らかに不適
適切な事項があればそれがわかるものの 、適切に使われれたかどうかはここからは判別できない 。

からら，大部分のテテーマが現地実実験を含むこととから順調な進進捗が，歩行支
支援は現地実験
験の提言数が最最も多いことかから最も完成度
度が高いことがが，仮想同居はは調査段階
のみみのため脱落のの可能性が高いいことが分かるる．

図６詳
詳細打ち合わせせ段階の内訳
グループ別にフグ
フェーズ毎の分分析を行うと、何に注力した
たか、またそれ
れぞれの作業ををきちんと行っったかどうかががわかる。種別
別で見てみるとと全体では技術
術的な課題に関関する提言が非非常に多いとわわかる。次年度
度、まず基本的的な開発部分ををもう一度やりり直すべきだととわかる

図７ ステージゲ ートへの適用
他地域展開のた他
ための提言デーータベースの分分析からは以上
上のような評価
価が可能となるる。これをステ
テージゲー
ト法
法に利用するとと図７に示すよような運用が可可能となる。

結論
結従事日誌フェー
ーズ・種別の時
時系列でみた工
工数
図４従
業務日誌
誌からのみでは、働いた時間数しかわかからな
いため、図４はそのデータを後述するフェーズと 種別に紐づけて分析を行ったものである。
フェーズで見ると、第一化社会実験の前に、準準備のピークがあり、検証がその後ピークを迎えるなど 、社
会実験前後
後の工数の掛け方が適正であることが読読み取れる。しかし、第二回社
社会実験が期間の最終盤に あることで、従従事日誌上では検証作業が行われていな いよ取れる。実際には補助金制度の外で検証
うに読み取
証作業
を行っており、補助金がカバーする期間が短いた めこのようなことが起きたと分析できる。
本事業では社会実験終了後に知見のデータベー ス化を行った．この手法としては他地域展開のための 提言を収集整理理した稗方らの手法を用いた．開発者や
や社会
実験参加者
者の提言をフェーズ（準備・実施・検証
証・実
装）と種別
別（技術・運営・参加者・検証・制度） で分類整理する手法である．viiiさらに手法を改良し， 進捗
ーズ評価も可能とした．本事業は萌芽技
管理やニー
技術の
開発と社会
会実験を同時に行うため，社会実験フェ ーズ「実施段を細分化した．
段階」を現地調査／詳細計画
画策定／製作・改良/現地実験
験の４つに分けけた．

南相馬での社会南会実験の実施おおよび、その事
事後分析か
ら以
以下を明らかににした。1)家庭
庭用歩行支援機
機の車輪を大径径化することににより、避難並
並びに避難所生生活に利用でききる。2)従事日日誌の分析よりり、本プロジェ
ェクトは福島県
県とのやり取りりに無駄な時間
間を使いすぎてていたことと、予算が全スケジュールをカババーできていないこと。
2)他
他地域展開のたための提言デーータベースの分分析より、それれぞれのグルーープが次年度ににどの段階に注
注力してプロジ
ジェクトを進めめるべきか、指指針が立つことと。4)事後評価
価の手法についいて、「フェー ズ」「種別」分
分析を含めるこ
ことで評価がでできるようにななること

文

献i復興庁:福島県にお復おける震災関連死防防止のための検討
討報告(2013)
ii佐藤,浅野,他「南相佐相馬における避難ア
アシストロボット及及び，避難生活アシストロボットのの研究開発」日本ロロボット学会講演会
会講演論文集，5.9
2015iii浅野,他「被災地コ浅ミュニティの活性性化手法の研究」同同上
iv和田田,浅野,他「長方形形的形状の椅子付歩行行支援機の最適座面高高さの決定法」

同上
v和田田,浅野,他「椅子付付歩行支援機におけける座面形状及び上上半身姿勢の推進力への影響評価」同上
vi和田田,浅野,他「胸当ててを備えた椅子付歩歩行支援機の椅子座座面形状と推進力が大きくなる胸当
当て高さの関係」同同上

図５ 実
実施段階（社会実験フェーズ）の提言数
数分布
本事業における実施段階の細分類ごとの提言数数を図５に示す．提言数が広く分布することから，本分
分類項
目によりテーマの特徴を把握出来ることがわかる ．図vii長谷谷川,浅野,他「多種種の災害対応ロボッ
ットを対象とした災災害情報と日常情報の統合データベ
ベースシステムの構構築」同上
viii稗方方,他「社会実験事
事例データベース構構築による知識蓄積」人工知能学会第 2 種研究会 2014.03

10

嗅覚誘
誘発脳活動
動の機能
能的結合の解析
上野太郎

松井恵未

青山敦

慶應義塾大
大学環境情報学部部〒252-0882 神奈川県藤沢市
市遠藤 5322

概要
背景と目
目的：嗅覚は, 空気中の化学
学物質を知覚し
して周囲の環境
境を察知する役
役割を担っていいる．前回の発発表において，前頭前前野と側頭部間間の機能的結合合が嗅覚知覚ににおいて重要でである可能性をを示したが, 未
未だに分かってていない全
脳にわたる脳部位間の連携を明らかにする必要が ある．
方法：実
実験協力者にはは，円が 4s 間拡大，4s間間縮縮小を繰り返す
す視覚的手掛かかりに合わせてて，腹式鼻呼吸吸を行ってもらい, 吸吸気時にレモンンエッセンスのの匂いパルスをを両鼻腔に与ええたときの脳波波を計測した..
結果：脳脳波計測で使用用した全 62 チャンネル分の 背景脳波を対対象として Grannger causality をを計算したとこころ, 前回選択したチャンネル（AAFz, C5, Cp3, C6, CP4）の近近傍のチャンネ
ネル間，即ち，前頭前野と側側頭部間のチャャンネル間を中心として広範囲に有意な機能的結合が認めら れた．
考察：全
全チャンネルをを用いた解析ででも，嗅球からら嗅結節，視床
床背内側核を介介して眼窩部にに行く処理系とと嗅球から島葉や嗅皮皮質へ向かう処理系が大脳脳皮質で機能的的に連携して高高次の嗅覚処理理を行っているる説が支持されれた．一方
で，有意な機能的結合が広範囲にわたってしまっ たため，活動動源に落とし込んで同様の解解析をする必要
要がある．
キーワード
ド： 嗅覚

EEG
G（脳波計） 機能的結合
機

1.まえが
がき

3.結
結果と考察

嗅覚は, 空気中の化学
学物質を知覚して周囲の環 境を察知する重重要な役割を担っている．大脳皮質にお ける
嗅覚処理では，前頭前野眼窩部や側頭部島葉の関 与が報告されており[1,2]，前
前回の発表ではは EEG（脳波波）を用いて，これらの領域間の機能的結合が嗅覚知覚 において重要である可能性を示した[3]．しかしながら ，全
脳にわたる脳部位間の連携に関しては未だに明ら かになっていない．そこで今今回の発表においては，呼呼吸統制下において吸気時に嗅覚刺激を与えたときの脳
脳活動[4]を EEG
G で計測し，全チャンネルの背景脳波を 対象として機能
能的結合の解析析を行った．

EEG
E
計測で使用
用した全 62 チ
チャンネル分のの背景脳波を対対象として Granger causalityy を計算したところ, 前
回選選択したチャン
ンネル（AFz, C
C5, Cp3, C6, CP
P4）の近傍のチチャンネル間，即ち，前頭前前野と側頭部間
間のチャンネル
ル間を中心としして広範囲に有有意な機能的結結合が認められれた（p<0.001））．大脳皮質下下における嗅覚
覚情報は，
嗅球
球から嗅結節，視床背内側核
核を介して眼窩
窩部に行く
経路路と嗅球から島
島葉や嗅皮質へへ向かう経路にに分かれる．
全チチャンネルを用用いた解析でもも，二つの処理
理系が大脳
皮質
質において機能
能的に連携しててより高次の嗅嗅覚処理を行っっている説が支支持された．一
一方で，有意なな機能的結合がが広範囲にわた
たってしまった
たため，LORETA 法などによよる活動源推定定を行い，活動動源のレベルでで機能的結合をを調べる必要ががある．また同同時に実験協力
力者を増やし，結果の信頼性性を高める必要
要がある．

2.方法
前回と同様に，健常なな大学生 3 名をを実験協力者ととし，64 チャン
ンネル EEG シス
ステム（actiCHaamp, Brian Prodducts）
を用いて嗅嗅覚刺激に対する脳活動の計測を行った ．嗅覚刺激システムのチューブを実験協力者の両鼻腔腔内に設置し，レモンエッセンス（浅古香料化学）の匂 いパルスを提提示した．一方
方で，外側と内内側の円の間をを 4s
間拡大，44s 間縮小して往復する円を視覚提示し，円の拡大時には鼻吸気，円の縮小時には鼻呼気を腹式
式で行
うように指
指示した（図 1）．円が拡大を開始して 1–– 2.5s
後に 1 回の匂いパルスを提示し，1 ブロックをブ
2800s として合計 3 ブロックとし，105 回試行を行った． 嗅覚
刺激の提示
示時以外には，常に空気を鼻腔に流した ．

図 2 嗅覚刺激時
時の選択チャン
ンネル間の機能能的結合．

文

パルスの提示方方法．
図１ 匂いパ献m memory[1] S. Lenk, et al., "Olfacttory short-term
nd maintenannce - an ev
vent-related
encoding an
potential studdy", Neuroimagge 98, pp. 475–4
486, 2014.
襲脳機能計測”，耳鼻咽喉[2] 外池光雄，““嗅覚の非侵襲
科・頭頸部外外科 85, pp. 9554–961, 2013.
[3] 上野太郎 他，
他 “嗅覚刺激にに対する脳活動動の機能的結合の解析””，第 21 回人間間情報学会ポス
スター発表集, pp. 7, 201
15.
[4] J. Wang, et al.,a "Methods foor olfactory fM
MRI studies:
implication ofo respiration", H
Human Brain MappingM35,
pp. 3616–362
24, 2014.

11

楽
楽曲嗜好
好は生体情
情報に影
影響する
るのか
猿田萌 1 磯山直也 1

G
Guillaume
Lopeez1

1 青山学院
院大学理工学部情情報テクノロジーー学科〒252-55258 神奈川県相相模原市中央区淵淵野辺 5-10-1

概要
目的：近年の音
音楽プレイヤはは容量が大きくく、膨大な数のの楽曲の中から
ら嗜好やコンテ
テキストに合っった楽曲を背景と目推薦するシステムの重重要性は増している。手動にによる楽曲嗜好
好評価を自動化化することでユ
ユーザの負担軽
軽減と精度の高い嗜好
好判定を目指す。
方法：画
画像による気分分誘導後、嗜好
好の異なる楽曲曲を聴取した時時の心拍変動をを取得した。取取得した心拍変変動から自律神経のババランスをあらわす LF/HF を求め、嗜好好が気分に与ええる影響を定量
量化する。
結果：Plleasant な気分で好きな音楽を聴くと LF/H
HF 値が減少しした。Neutral な気分となUnpleeasant 気分の時時において好きな曲を聴くと LF/H
HF 値が増加しした。どの気分分においても嫌
嫌いな音楽を聴聴いても LF/HFF 値はあまり変変化しないが、Pleassant と Neutral な気分では若若干に LF/HF 値
値が増加した。
考察：生生理反応では PleasantP
な気分
分では好きな音
音楽を聴くとリリラックス状態態に変化するがが，Neutral と Unpleasant
な気分で はストレス状状態に変化する
る。一方、嫌い
いな音楽を聴いいても大きな気分変化は見見られなかった
た。また、
Pleasant なな気分で好きなな音楽を聴く時時を除いて，主主観評価と生理理指標に矛盾がが見られた．
結論：楽
楽曲嗜好の違いいによる生体情
情報への影響にに差はあるが、主観評価と生生理指標の結果
果に矛盾が多かかった。矛
盾が生じた主な原因として考えられれるのは，心拍拍データにノイイズが含まれてていることであある．今後、異異常値をデータから除去し、再度データ解析を行っていく。
キーワード
ド：

IAPS 楽曲
曲嗜好 心拍変動
動 LF/HF

1. はじ
じめに
現在，手
手動による楽曲嗜好評価で楽曲推薦やプ
プレイ
リスト推薦
薦が行われている．しかし，これらはい ずれ
もユーザにとって手間であること，その瞬間の評 価となるがその後更新されにくく効果的に活用できな いことが課題として挙げられる．そこで嗜好が生体反 応に与える影響
響を調査し，嗜好判定の効果を検証する ことを本研究の目的とする．

2. 楽曲
曲嗜好と生体体情報の関係検証方法
2.1 実験
験条件

富田
田，森，2013）より「明るいい-暗い」，
「緊張
張感がある
-リラ
ラックス感があある」などの 7 項目に「速速い-遅い」を加加えた 8 項目をを 7 段階 SD 法
法で評定させた
た．
生理
理指標の測定心拍拍間隔を取得しした．測定にはは myBeat（ユニニオンツー
ル株株式会社製 WH
HS-2）を心拍セセンサとして使使用し，電極はは実験ごとに新
新しいものを使使用した．

2.2
2 実験プロト
トコル
実験
験内容
実験
験内容とその流流れを図 1 に示示した．

被験者
女性 5 名男性 4 名の 188-23 歳の大学生 9 人（平均 年齢
21.3 歳）に実験に協力
力してもらった
た．
気分誘導
画像
Internationnal Affective Piicture System(IAPS[3])の快画(Pleasant)を 20 枚，中性性的(Neutral)画
画像を 20 枚，不不快画像(Unpleasant)を 20 枚の計枚
60 枚を使用した．画像
像は，
Pleasant は Food, Baby, Families,F
Naturee, Adventure, E
EroticCouple, Spports, Animal,のの 8 項目と，男
男女で異なる
Opposite S
Sex と，Pleasannt が 8.0 以上の画像を使用し た．
Neutral は People と Scenne の 2 項目でで各 5 枚の画像
像を使用した．U
Unpleasant は，Accident, Loss, Kids,
Contaminaation, Illness, Human
H
Attack, Animal
A
Attack,, Fire,
Pollution, Animal の 10 項目の画像を使
項
使用した．
楽曲条件
被験者に好
好きな曲と嫌いな曲をあらかじめ 3 曲用 意してもらったものを使用した．音楽のジャンルや歌
歌の有
無などはす
すべて被験者の好みに依存し，様々であ る．
主観評価
気分評価
価として，音楽の好みと曲想が情動反応 に及ぼす影響（[1]諸木，岩岩永，1996）より「のんびり とした」，「リラックスした」，「憂鬱な」，「緊張した」 などの 14 項目
目を 5 段階尺度
度で評定させた
た．また，曲の 印象
評価として，1/f ゆらぎ楽曲聴取時の心拍変動解析
析および Visual A
Analog Scale による主観評価に価（[2]渡辺，松松本，

図 1．
．実験内容とプ
プロトコル
実験
験は被験者 1 人に対し，
人（画像
像の種類，音楽の嗜好）＝（Pleasant， Likee），（Pleasant, U
Unlike），（Neuttral，Like），（N
Neutral, Unlike），（Unpleasanant, Like），（U
Unpleasant,Unliike）の 6 種類
類の実験を行っった．実験は 1 回 3 種類ずつ
つ 2 回にわけてて行った．被験験者は椅子に座座り机上のノー
ートパソコンのの画面状に表示示される指示にに従って実験をを進め，操作ははすべてキーボ
ボードを使用しした．
解析
析方法
心拍変動より，心
0.05～0.15Hz の低周波成分
分（LF）と，
0.15
5～0.35Hz の高高周波成分（H
HF）を求め，自自律神経系の活活動指標としてて LF/HF 比とし
した．

12

3.結果
3.1 主観評価の分析

3.3 考察

楽曲聴取前後のアンケート結果から一対の標本による平均の検定として t 検定を行った．Pleasant 画像-Like
音楽の実験では，「元気な」，「さわやかな」の項目で有意差があった．Pleasant 画像-Unlike 音楽の実験では，「のんびりした」，「リラックスした」，「攻撃的な」，「う
っとりした」，「陽気な」，「さわやかな」，「不機嫌な」，「むっとした」，「つまらない」の項目で有意差があった．Neutral 画像-Like 音楽の実験では「うっとりとした」．「元気な」，「陽気な」，「さわやかな」の項目で有意差があった．Neutral 画像-Unlike 音楽の実験では，「リ
ラックスした」，「攻撃的な」，「陽気な」，「不機嫌な」，「むっとした」の項目で有意差がでた．Unpleasant 画
像-Like 音楽の実験では，「リラックスした」，「うっとりした」，「元気な」，「陽気な」，「さわやかな」，「不機嫌な」，「憂鬱な」，「むっとした」，「つまらない」，「動揺した」，「緊張した」の項目で有意差が出た．Unpleasant
画像-Unlike 音楽の実験では，「陽気な」，「動揺した」，「緊張した」の項目で有意差がでた．

3.2 生理反応の分析

LF/HFの平均値

被験者ごとに画像閲覧中の LF/HF 値の平均値と楽曲聴取中の LF/HF 値の平均値を求めた．各被験者において，画像閲覧中の LF/HF 値の平均値から楽曲聴取中のLF/HF 値の平均値を引いた値を求め，各画像において
Like 音楽と Unlike 音楽間で t 検定を行った結果，どの画像においても有意差は見られなかったが，Neutral 画
像-Like 音楽では 0.05621 と少し有意差が見られた．
次に，各被験者の画像閲覧中の LF/HF 値の平均値と楽曲聴取中の LF/HF 値の平均値から，全被験者の平均値を求めた結果を，図 3～図 5 に示す．
0.23
0.22
0.21
0.2
0.19
0.18
0.17

Unlike
Like

楽曲聴取前

楽曲聴取後

図 3. Pleasant 画像閲覧後の曲聴取前後の LF/HF 値

LF/HFの平均値

0.23
0.22
0.21
0.2

Unlike

0.19

Like

0.18
0.17
楽曲聴取前

0.23
LF/HFの平均値

結論
楽曲嗜好の違いによる生体情報への影響に差はあるが，主観評価と生理指標の結果に矛盾が多かった．ここで矛盾が生じた原因として，心拍データにノイズが含まれていることが考えられる．これは，電極が肌に密着できていない場合に発生することが多い．対処法
として，既に取ったデータに関しては異常値を排除し，再度データ解析を行う．この他にも，長時間の実験を行うストレスが心拍変動に影響を与えていることが考えられる．更に，楽曲嗜好の他にも曲想が心拍変動に影響していることも考えられるので，使用した音楽の種類が結果に影響しているかも調査する必要がある．

楽曲聴取後

図 4.Neutral 画像閲覧後の曲聴取前後の LF/HF 値

0.22
0.21
0.2

Unlike

0.19

Like

0.18
0.17
楽曲聴取前

Pleasant 画像-Like 音楽では，楽曲聴取によって LF/HF
値が減少し好きな音楽によってストレス状態に変化している．また，主観評価でも「元気な」，「さわやかな」などの気分が強くなっている．この条件の実験では主
観評価と生理反応に矛盾はないと考えられる．
Pleasant 画像-Unlike 音楽では，楽曲聴取前後で LF/HF
値にあまり変化がない．一方，主観評価では「のんびりした」などの気分が弱まり「不機嫌」などの気分が強くなっている結果が出ているので，この条件の実験
では，主観評価と生理反応に矛盾があると考えられる．
Neutral 画像-Like 音楽では，楽曲聴取によって LF/HF
値が増加しストレス状態に変化している．一方主観評
価では「うっとりとした」．「元気な」などの気分が強まりリラックス状態に変化していると考えられるため．
この条件の実験では主観評価と生理反応に矛盾があると考えられる．
Neutral 画像-Unlike 音楽では，楽曲聴取による LF/HF
値の変化はあまり見られなかったが，主観評価では「不機嫌な」，「むっとした」などの気分が強まっているた
め，この条件の実験では主観評価と生理反応に矛盾があると考えられる．
Unpleasant 画像-Like 音楽では，楽曲聴取によってLF/HF 値が増加しストレス状態になっている．一方，主観評価では，「リラックスした」，「うっとりとした」などの気分が強まり，「不機嫌な」，「憂鬱な」などの気分が弱まっている．これらの結果から，この条件の実
験では主観評価と生理反応に矛盾があると考えられる．
Unpleasant 画像-Unlike 音楽では，楽曲聴取によってLF/HF 値にあまり変化はないが，少し値が減少し，少しリラックス状態に変化している．一方，主観評価で
は「動揺した」，「緊張した」などの気分が弱まっている．これらの結果から，LF/HF 値の変化は小さいが，主観評価と生理反応に矛盾があるとは言えない．

楽曲聴取後

文

献

[1] 諸木 洋子，岩永 誠，“音楽の好みと曲想が情動反応に及ぼす影響”，1996/12．
[2] 渡辺 志，松本 有二，富田 雅史，森 幸男，“1f ゆらぎ楽曲聴取時の心拍変動解析および
Visual Analog Scale による主観評価”，2013/7/25．
[3] Lang, P.J., Bradley, M.M., & Cuthbert, B.N. (2008).
International affective picture system (IAPS):
Affective ratings of pictures and instruction manual.
Technical Report A-8. University of Florida,
Gainesville, FL.

図 5. Unpleasant 画像閲覧後の曲聴取前後の LF/HF
値13

約 10 万件の大量の心拍変動データに基づく
自律神経機能の日内変動について
駒澤真人 1,2 板生研一 2,3 羅志偉 1
1 神戸大学大学院システム情報学研究科 〒657-0013 兵庫県神戸市灘区六甲台町 1-1
2 WIN フロンティア株式会社 〒100-0006 東京都千代田区有楽町 1-12-1 新有楽町ビル 247
3 順天堂大学医学部 〒113-8431 東京都文京区本郷 3-1-3

概要
本研究では，著者らが先行研究で開発した，スマートフォンのカメラを用いた心拍変動解析システムを利用して，
約 10 万件の大量の心拍変動データから自律神経機能の日内変動に関して調査した．その結果，明け方に自律神経の活動量であるトータルパワー及び，交感神経機能が上昇する傾向がみられた．また，夜にかけて，交感神経機能が抑制されリラックスする傾向がみられた．これらの結果は，先行研究での自律神経機能の日内変動と一致す
る傾向となった．
キーワード：心拍変動解析，自律神経機能，交感神経，副交感神経，トータルパワー，日内変動, 曜日変動, スマートフォン，
カメラ，輝度

背景と目的
現代はストレス社会と言われて久しいが，過度のス
トレスを長期間にわたって受け続けると，自律神経系や副腎皮質ホルモンなどの内分泌系にも変調を来すことが明らかになっている[1]．この自律神経系は，緊張・興奮を司る交感神経活動と，リラックスを司る副交感神経活動がバランスよく機能することで身体をコントロールしていると言われている．そのため，自律神経の状態を日常的に日々把握することは自己管理をする上でも非常に重要であるといえる．
そこで先行研究で著者らは，一般に市販されている
スマートフォンを用い，端末のカメラに指先を約 30秒強という短時間当てることで，血流の輝度変化から脈波波形のピーク間隔を検出し，心拍変動解析を実施することで，自律神経の傾向を日常的に簡便に測定できるシステムを開発した[2]．
当システムは，Apple Inc.の iPhone アプリ[3]及び，Google Inc.の Android アプリ[4]として無料でリリースしており，実用的に多くの方に利用されている．
本研究では，蓄積された約 10 万件の大量の心拍変動データに基づき，自律神経機能の日内変動について調査した．先行研究では，心電計を利用して 24 時間の自律神経のリズムを研究したものがあるが[5]，被験者は多くて数十人に留まっており，大量の測定データで分析した例はほとんどない．
そこで本研究では，27,307 名（男性：6,394 名，女性：
20,913 名）の全 130,638 の心拍変動データに基づき，自律神経と日内変動との関係について分析した．

交感神経機能の指標として用いられ，緊張，興奮，ス
トレスを表す指標として用いられている[6]．また，LFと HF の総和はトータルパワー（TP）と呼ばれ，自律神経の活動量を表す指標とされている[6]．このトータ
ルパワーは疲労と相関しているといわれ，値が小さいほど疲労が溜まっている状態を示すとされている[7]．
本論文では，27,307 名（男性：6,394 名，女性：20,913）
による自律神経データに基づき分析をおこなった．測定データの利用に関しては，WIN フロンティア株式会
社の倫理規定に基づき測定者の同意を得ている．
表 1 に，測定者の年代と性別を示す．本研究の統計処理は，IBM SPSS Statics Version22 を使用した．また，検定の有意水準は 5%とした．
表 1 測定者の年代と性別
年代

男性

女性

合計

10代

1,058

9,448

10,506

20代

1,433

7,621

9,054

30代

1,342

1,856

3,198

40代

1,406

1,404

2,810

50代

884

528

1,412

60代以上

271

56

327

6,394

20,91327,307

合計

トータルパワーの日内変動について
本項では，自律神経機能のトータルパワーと日内変動との関係を調査した．ここでは，1 日を 3 時間毎に 8
区間に区切り分析をおこなった．本分析で用いた測定データの内容を表 2 に示す．
表 2 時間帯毎の測定データ数

方法

時間帯

本研究では，スマートフォンのカメラを用いた心拍変動解析システム[1]を利用した．使用したシステムでは，スマートフォンのカメラ部分に指先を当て，皮膚の血流の輝度を連続的に取得することで，輝度の変化から脈波波形を推定し，その脈波波形から検出された
ピーク間隔（RR 間隔に相当）のゆらぎを周波数解析
し，自律神経指標を算出している．
また，周波数解析手法は論文[6]の手順に則り，0.04Hz～0.15Hz を低周波数成分(LF)，0.15Hz～0.4Hzを高周波成分(HF)として算出している．LF/HF の値は

0時～3時

3,428

10,617

3時～6時

1,295

2,949

4,244

6時～9時

4,716

8,653

13,3699時～12時

4,267

9,323

13,590

12時～15時

5,064

10,516

15,580

15時～18時

4,862

10,776

15,63818時～21時

6,195

16,617

22,812

21時～24時

8,203

23,167

31,370

合計

38,03092,618 130,648

男性

女性

合計
14,04514

自律神経の活動指標であるトータルパワーを対数化すると，正規性が高まると言われているため[8]，各測
定データのトータルパワーを対数変換（LnTP）した．
次に，3 時間毎に 8 グループに分類し，グループ間の差を調べるために，Games-Howell の手法により多重比較をおこなった．
その結果を図 1 に示す．その結果，早朝の 3 時～6時で，トータルパワーが有意に上昇する傾向がみられた（p<0.01）．これらの傾向は，男女別でみても同様な傾向がみられた．先行研究では，自律神経機能の日内変動により，明け方の起床前や起床後で自律神経のトータルパワーが高まる傾向がみられており[5]，本研究での結果と一致する傾向がみられた．
また，副腎疲労と相関があるといわれる唾液コルチ
ゾールは，早朝に最高値となり，夜間に最低値となる

た．また，夜にかけて，交感神経機能が抑制されリラックスする傾向がみられた．これらの結果は，先行研究での自律神経機能の日内変動と一致する傾向となった．本研究では，一般の被験者を対象として，他に類をみない約 10 万件にのぼる大量の測定データから，上記のような傾向がみられたことは非常に有益であると考えられる．

今後の展開
今後の展開としては，スマートフォンのカメラを用いた心拍変動解析システム[1]にて，日々蓄積される自律神経のビックデータを基に，以下の項目に関して研究を進め，日常生活における自律神経機能について評価を進めていきたいと考えている．


自律神経機能と気温との関係
自律神経機能と気圧との関係
自律神経機能と季節変動との関係

日内変動を示すといわれているが[9]，疲労と相関しているといわれる自律神経のトータルパワー[7]の日内
変動と，概ね一致する傾向がみられた．

図 2 LnLF/HF と時間帯との関係

参考文献
図 1 LnTP と時間帯との関係

LF/HF の日内変動について
本項では，自律神経機能の交感神経活動と日内変動との 関係を調査 した． 交感神経 機能の指標 である
LF/HF を対数化すると，正規性が高まると言われているため[8]，
各測定データの LF/HF を対数変換（LnLF/HF）
し，Games-Howell の手法により多重比較をおこなった．
その結果を図 2 及に示す．
その結果，早朝は交感神経機能が有意に上昇する傾向がみられ，夜になるほど交感神経機能が抑制される傾向がみられた．これらの傾向は，男女別でみても同様な傾向がみられた（p<0.01）．
先行研究では，自律神経機能の日内変動により，朝から昼間にかけては交感神経機能が高くなり，逆に夜にかけて感神経機能が抑制される傾向がみられており[5]，本研究での結果と一致する傾向がみられた．

結論
本研究では，著者らが先行研究で開発した，スマー
トフォンのカメラを用いた心拍変動解析システムを利用して[1]，約 10 万件の大量の心拍変動データから自律神経機能の日内変動について調査した．
その結果，明け方に自律神経の活動量であるトータ
ルパワー及び，交感神経機能が上昇する傾向がみられ[1]Tatsushi Onaka, Stress and its neural mechanisms. Journal of
Pharmacological Sciences 2005；126(3)：170-173[2] 駒澤真人，板生研一，羅志偉：“スマートフォンのカメラを用いた心拍変動解析システムの開発，”第 20 回人間情報学会ポスター発表集，pp. 19 – 20，2015 年[3]WIN フロンティア株式会社, “COCOLOLO-心拍のゆらぎ
で 8 タ イ プ の キ モ チ を チ ェ ッ ク - ”,
https://itunes.apple.com/jp/app/cocololo-cafe-kimochishea/id97332
5431?mt=8&ign-mpt=uo%3D4[4]WIN フロンティア株式会社, “COCOLOLO♥ココロ炉-心拍の ゆ ら ぎ で ス ト レ ス チ ェ ッ ク -” ,https://play.google.com/store/apps/details?id=com.winfrontier.CO
COLOLO&hl=ja[5] 清水徹男 (2008) 24 時間の自律神経活動リズム，.生体医工学 46(2), 154-159, 2008 ，Japanese Society for Medical andBiological Engineering[6] Task Force of the European Society of Cardiology and theNorth American Society of Pacing and Electrophysiology. (1996).
Heart rate variability: standards of measurement, physiologicalinterpretation, and clinical use. Circulation, 93, 1043-1065.
[7]倉恒弘彦．自律神経異常を伴い慢性的な疲労を訴える患者
に対する客観的な疲労診断法の確立と慢性疲労診断指針の作
成 厚生労働科学研究障害者対策総合研究事業（精神の障害/
神経・筋疾患分野）平成 21-23 年度総合研究報告書 pp1-pp114,
2011 年 3 月[8] Yukishita T, Lee K, Kim S, Yumoto Y, Kobayashi A, Shirasawa
T, Kobayashi H: Age and sex-dependent alterations in heart ratevariability: profiling the characteristics of men and women in their30s. Anti-Aging Medicine 7: 94-100, 2010[9]石田直理雄, 本間研一編集：時間生物学. 東京. 朝倉書店.
2-9(2008).

15

第 22 回 人間情報学会ポスター発表集
平成 27 年 12 月 7 日発行

発行所

人間情報学会〒100-0006 東京都千代田区有楽町 1-12-1 新有楽町ビル 247
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