2023/09/14

脳科学を用いた相性の良いパートナーの予測技術

京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系
助教 梶村 昇吾
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関連分野の背景

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相性の良いパートナーを見つけること• 進化的・実質的に重要（Fletcher, Simpson, Campbell, & Overall, 2015; Kiecolt-Glaser & Newton, 2001）• 種の存続だけでなく，社会的知性や協力スキルを発展させる
上で重要• 罹患率，死亡率ともに既婚者の方が未婚者よりも低い
しかし・・・• 相性の良いパートナーを見つけるのは容易でない
そこで・・・• オンラインマッチングサービス市場の急成長• 2020年時点で国内600億円規模（https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2001/27/news089.html）
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相性の予測は可能？
• 心理的な構成要素（価値観，性格，相手に求める条件など）への回答をもとに適切なパートナー候補を選択するサービスの提供（海外：chemistry.com, OKCupid.com）

Chemistry.com

Chemistry.com

4相性の予測は不可能？

• 相性と個人差・行動傾向との関連を示唆する研究• 社会的地位（Byrne, 1971; Heider, 1958）• （相補的）性格（Robins et al., 2000）• 身体的連動（Koban et al., 2019）
しかし，• 心理的な構成要素への回答結果からは実際にコミュニケーションした際の選好を予測できない（Joel et al., 2017）• 100以上の構成要素の回答結果を用いた機械学習
アルゴリズムを適用

事前に取得したデータから相性を予測することは不可能？
5従来技術とその問題点

6従来技術による相性予測の試み1

特開1995-21146【発明の名称】 相性度測定方法及び装置
1. 対面した二者の交流中に生理信号を計測
2. 生理信号からカオス量を算出
3. 二者のカオス量に基づいて相性評価

問題：• 実際に対面する必要– 新規ペアごとにデータ取得が必要• 予測ではなく評価
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従来技術による相性予測の試み2特開2005-44150【発明の名称】 データ収集装置
1. 対象者に映像や音響により各種の状況・環境を与えて生体情報を計測
2. 生体情報と環境刺激の対応情報を感性プロフィールと定義
3. 感性プロフィールをデータベース化し，その相関値を相性評価に利用問題：• 対象となる生体情報が限られている（数十単位）• 評価基準が設定されていない
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新技術：
安静時脳機能イメージングの豊富な情報を利用した，機械学習による二者の相性予測アルゴリズム

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安静時脳機能イメージング

機能的MRI（fMRI）による撮像

関心領域からシグナル抽出

ある時点の脳断面https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20180712001450_comm.jpg

関心領域の時系列
データ取得

領域間結合
パターン取得10

安静時脳機能の豊富な情報• 課題関連脳機能ネットワーク（Yeo et al., 2011）
デフォルトネットワーク- 社会的・内的認知

背側注意ネットワーク- ゴール志向注意• パーソナリティ特性との関連• 精神疾患との関連(Zeng et al., 2014)(Nostro et al., 2018)(Zeng et al., 2018)
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新技術

安静時脳機能イメージングの" '
豊富な情報を利用した，機械学習による二者の相性予測アルゴリズム

&


!"#"! 

AAAABC
101…

=

…

# 

…

# ! 

予測
二者間の相性事前に取得した二者の安静時脳機能データ

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相性予測アルゴリズム構築方法

13

相性予測アルゴリズム構築の流れ$#$!&


"'
差分


F1!"#

F2

"

F3



# 

=



AA
AABC


101…

 # コネクトーム
類似性…

(%! …

 
相性評価実験
! 

F4fMRI

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安静時脳機能計測
相性評価を実施する前に，10分間の安静時fMRI計測• 画面に呈示される十字マークを見ながら何もせずにいる状況の脳活動を計測• データ処理• 周波数帯フィルタリング
ノイズ等を除去した上で，計測データを4つの周波数帯に分割

fMRI• シグナル抽出
周波数帯ごとに，あらかじめ定義された116脳領域のシグナルを抽出• 領域間結合パターンの算出

0.015-0.030Hz
0.030-0.059Hz
0.059-0.118Hz
0.118-0.216Hz

周波数帯フィルタリング

シグナル抽出領域間結合パターン15

相性予測のための新規手法$#$!&"'差分
F1!"#

F2"

F3fMRI 
相性評価実験
! 

F4

(%

=ABC


101…

 # (Hyon et al., 2020; Kajimuraet al., 2021)

AA
A…

 # 

…

新手法：コネクトーム類似性指標

コネクトーム類似性! • ペアそれぞれで機能的結合を計算し，差分の絶対値＝コネクトーム類似性と関係性（相性）との関連を機械学習によって学習，予測する
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相性評価実験
スピードデート• 結婚または交際を希望する男女が一堂に会してカップル成立を目指す
パーティー（Wikipedia）



1. （準備）女性の席を円形に配置し，その外側に女性と対面するように男性の席が配置される

2. 司会者の合図で，対面する異性と3分間自由に会話をする
3. 司会者の合図で会話を終了し，異性の印象と，また話したいと思うか否かについて質問紙に回答する
4. 男性は一斉に席を移動して，隣の女性の前に着席する
5. すべての異性との会話が終わるまで，上記の流れを繰り返す
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相性予測アルゴリズム構築の流れ$#$!&"'差分
F1!"#F2"F3

# 

=



AAAABC
101…

 # コネクトーム
類似性…

(%! …

 
相性評価実験
! 

F4fMRI• 構築済みのアルゴリズムを新規脳機能データにそのまま利用可能• 新規相性評価と合わせることでアルゴリズムをアップデート可能• 相性評価はスピードデートでなくとも可18特許としての相性予測アルゴリズム

19従来技術との比較1

特開1995-21146【発明の名称】 相性度測定方法及び装置
1.
2.
3.

対面した二者の交流中に生理信号を計測
生理信号からカオス量を算出
二者のカオス量に基づいて相性評価

問題：• 実際に対面する必要– 新規ペアごとにデータ取得が必要• 予測ではなく評価

新技術• 対面する必要なし– 新規データと既存データすべてとの相性予測が可能• 評価ではなく予測20

従来技術との比較2

特開2005-44150【発明の名称】 データ収集装置
1.
2.
3.

対象者に映像や音響により各種の状況・環境を与えて生体情報を計測
生体情報と環境刺激の対応情報を感性プロフィールと定義
感性プロフィールをデータベース化し，その相関値を相性評価に利用問題：• 対象となる生体情報が限られている（数十単位）• 評価基準が設定されていない

新技術• 脳機能に関する豊富な情報（数万単位）• 機械学習による客観的な予測
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想定される用途• 多様なサービスにおける”世界初の”『科学的根拠に基づく相性予測アルゴリズム』– オンラインマッチングサービス– 結婚相談所など婚活市場– 自治体等主催のイベント• 多様な環境における“世界初の”『科学的根拠に基づく恋愛回避アルゴリズム』– 社内恋愛を抑制したい企業– 悪影響が生じうるサービスの提供者−利用者関係（医師−患者、教師−生徒など）
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想定される実用例1• オンラインマッチングサービスにおける実用• サービス利用者：
1.

無償※で全国数カ所（例：北海道，東京，京都）でのfMRIによる安静時脳機能計測

2.

※データの研究利用への同意が必要

計測者間の相性予測に基づくペアリング提案• サービス提供者：
1.

fMRIの利用料を支払い，サービス利用者の安静時脳機能計測を実施※※計測までの手続きは特許関係者らがサポート

2.

特許関係者らが計測後のデータ処理を実施

3.

処理後データを相性予測アルゴリズムに適用し，計測済みのサービス利用者間の相性予測を実施
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想定される実用例2• 社内恋愛を抑制したい企業における実用
1.

最寄りの利用可能fMRI※で社員を対象とした安静時脳機能計測を実施※研究機関の共同利用装置を利用することで，全国的に実施可能計測までの手続きは特許関係者らがサポート

2.

特許関係者らが計測後のデータ処理を実施

3.

処理データを相性予測アルゴリズムに適用し，異性の社員間の相性予測を実施

4.

相性の良い社員同士を異なる部署・部門等に配置することで，社内恋愛を抑制

5.

希望者を対象として，安静時脳機能計測に基づく情報提供（脳構造上の異常，精神疾患リスク等）
24

実用化に向けた課題• 予測精度の向上– 可能な限り多くのデータによる機能改良が必要• MRI装置へのアクセシビリティ向上– 最低限研究としての利用が必要• より簡便な脳機能計測法での予測実現– 低解像度の脳波でも予測可能な方法が望ましい

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企業様方に期待すること

技術利用 ・ 技術改良へのご協力• 予測精度の向上– 可能な限り多くのデータによる機能改良が必要

Øアルゴリズムの機能改良を目的としたデータの提供• MRI装置へのアクセシビリティ向上– 最低限研究としての利用が必要

Ø脳科学的知見を得ることの重要性の理解• より簡便な脳機能計測法での予測実現– 低解像度の脳波でも予測可能な方法が望ましい

Ø産学連携研究による実現の期待
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本技術に関する知的財産権

発明の名称： 情報処理装置、及びコンピュータプログラム• 出願番号： 特願2020-188808• 出 願 人: 国立大学法人京都工芸繊維大学，高知県公立大学法人• 発 明 者: 梶村 昇吾，伊藤 文人

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お問い合わせ先

京都工芸繊維大学

産学公連携推進センター 知的財産戦略室（研究推進・産学連携課 知的財産係）
tel. 075-724-7039 / fax. 075-724-7030
e-mail chizai@kit.ac.jp
https://www.liaison.kit.ac.jp/index.php

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