立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

［ 研究助成 (A) ］

限界突破と行動変容のためのマインドセットをコントロールする情報提示技術の確立
Development of Information Presentation Technology to Control Mindsets
for Breaking Through the Limitation and Behavior Change2191029

研究代表者

立命館大学 情報理工学部
情報理工学科助 教

双見京介

る。競争情報は無意識に意欲を変える心理現象[研 究 の 目 的]を起こすと知られているが，行動変容の支援対本研究では，人のマインドセットのサポータ

象者のような意欲の高くないユーザは，必ずしとなるコンピュータ技術の実現を目指し，マイも競争情報の恩恵・良い効果を受けるとは限らンドセットの向上や変容を簡便に行うための情ない。例えば，努力量を増やしたユーザがそれ報提示技術の開発を目的とした。本研究でいうに応じた結果 (例：順位上昇，上位者との差がマインドセットは，無意識の思考様式を指す。

小さくなる) を得れば，そのユーザの意欲は向

これは，限界突破や行動変容が起こせるかに影上し得るが，逆に，努力に見合わない結果を得響する。このマインドセットに作用し得る情報れば意欲は下がり得る。もし，競争情報の提示提示の要素を調査し，支援目的に沿うようにマシステムによる意欲への影響が，情報提示の内インドセットを変容させる情報提示を行うこと

容によって良くも悪くもなるなら，この可能性で本研究の実現を狙った。2 つのテーマを報告を考慮した効果的な技術改良が必要である。

する。
手法
競争が意欲に起こす現象に関する心理学等の[研究の内容，成果]知見を考慮した手法を開発した。手法の適用先は歩数ライフログの競争アプリケーションとし，【テーマ 1】
本テーマでは，競争情報が起こす心理現象の健康増進のための歩数増加を行動変容の対象と制御技術に取り組んだ。具体的には，行動変容した。アプリケーション画面は図 1 に示すようを支援するための競争情報の提示システムにおに，歩数をスコアとして競争情報 (ランキンいて，意欲が害される現象を防ぎ，逆に意欲がグ) を提供する。
手法は 2 つ設けた。手法 1 は，適切な競争情向上する現象を積極的に起こすための手法を開報 (順位とスコア) を生成するために，他者の発した。[成果 1] の概要を述べる。
行動変容を支援するために，ランキングやスログを調整するものである。

コアを用いて競争心を誘発する情報 (競争情手法 1 は次の 2 つの機構を備える。

報) を提示するシステムが普及し，様々な行動

手法 1 の機構 1 は，ユーザの努力量の増減に(運動や学習など) を促すために利用されてい応じた競争結果のフィードバック機構である。

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図3

図1

ランク変動の閾値のイメージ

歩数ログ競争情報の画面

図4

ライバルとの差による意欲への影響のスコア差の調整機構である。他者と自分の差は，意欲に影響を与える。例えば，僅差の同レ
図2

ベルのライバルを認識した場合，ユーザの意欲努力に対する結果の意欲への影響は上がりやすいが，大差のライバルしかいない

ユーザの意欲は，努力に応じた結果の得やすさ

状況を知覚した場合，意欲の向上が害されやすに影響される。例えば，努力量が増えれば順位い (図 4)。これを踏まえ，機構 2 は次のようが上がる等の良い結果を得やすい環境では意欲に働く。簡易概要としては，ユーザとライバルが上がりやすく，逆に，努力量を増やしても成の大まかなスコア差を決定するために，基本差果が得にくい環境では意欲の向上が害されやすの値を設定する。例えば，基本差を 1000 歩にい (図 2)。これを踏まえ，機構 1 は次のよう設定すると，ユーザのスコアと±1000 歩程度に働く。ユーザの努力量が増えると順位が上が異なるスコアを持つライバルが必ず存在するこり，上位/下位のライバルとのスコア差は小さとになる。今回の実験では，順位が±N 違うくなる/大きくなる。努力量が減少すると，そライバルのスコアは，ユーザのスコア±N×基れと逆になる。

本差と設定した。これらにランダム要素などを機構 1 は，主に，次のランク変動の仕組みか加えて，ライバルのスコアが調整される。

ら成る。ランク変動の閾値が事前設定され，そ手法 2 は，競争人数の見せ方を調整するものの閾値をユーザの努力量が正方向/負方向に超である。意識するライバルの数は意欲に影響すえるとランクアップ/ランクダウンする (図 3)。

る。例えば，ライバル数が多いと意欲が下がる

例えば，ランク変動の閾値を 1000 歩に設定し，が，少数のライバルに意識を払うと意欲が上が且つ，ユーザの 1 日のベースラインが 6000 歩

り や す い (図 5)。こ れ を 踏 ま え，本 手 法 は，の場合，6000 歩±N×1000 歩を上回る/下回るライバル数が多い競争 (例：100 人) の場合でにつれて，±N だけランクがアップ/ダウンすも，少数のライバル (例：10 人) に注目させる (この場合，7000 歩で 1 アップ，8000 歩でる情報を提供する。概要としては，スコアの近2 アップ)。このベースラインとは事前計測さいライバルを小グループ化し，小グループの競れた努力無しの 1 日当たりの歩数を指す。

争情報を提供するものである (図 6)。

次に，手法 1 の機構 2 は，ユーザとライバル― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

条件メイン 2 は，ユーザの意欲向上を抑制する条件である。(1) 大きな努力量の変化がないと，努力量に応じた結果を得られない。1 日に努力量が 8000 歩の増/減でランクがアップ/ダウン。(2) 最低 8000 歩程度の大きなスコア差のライバルしかいない。(3) 競争人数が多い実
図5

験群の場合 (100 人) でも，前述のメイン 1 のライバル数の意識の意欲への影響ような情報がない。

図6

意識させる人数の縮小化の例

評価
提案手法を用いて競争情報を操作することで，

図8

実験条件ごとの歩数の結果意欲の向上/抑制を意図的に起こせるか検証し結果の概要は次のようになる。図 8 に歩数のた。被験者は 42 名で歩行意欲は低い。

変化を示す。結果は，提案手法を用いて競争情報を操作することで，意欲の向上/抑制を意図的に起こせると示した。これは，2 要因分散分
析と多重比較検定を行い，条件メイン 1 の被験者が有意な歩数増加を起こし，条件メイン 2 の
図7

被験者が有意な歩数増加を起こせなかった結果実験の手順と条件に基づく。また，提案手法のように競争情報か実験の流れと条件を図 7 に示す。介入前期間，ら良い現象を積極的に引き出す技術は，低意欲介入期間，介入後期間の 3 つがあり，介入期間者の行動変容支援にも有効な可能性が示唆されに提案手法を利用する。

た。加えて，競争情報提示システムが行動変容

実験条件は次の 2 種 (条件メイン 1，条件メに効果的か否かは情報内容に依存して変わるとイン 2) である。被験者は 2 群に分かれ，さらわかり，この対処には提案手法のような技術がに競争人数が 10 人と 100 人の 2 群(条件サブ 1，必要ともわかる (図 9)。

条件サブ 2)に分かれる。

提案手法のように競争情報の意欲影響の制御

条件メイン 1 は，ユーザの意欲が向上しやす技術は 2 種の利用可能性がある。1 つ目は行動い条件である。(1) 小さな努力量の変化で，努変容の意欲向上で，2 つ目は止めたい行動の意

力量に応じた結果を得やすい。1 日に努力量が欲抑制・低下に利用できる。提案手法の利用場

1000 歩の増/減でランクがアップ/ダウン。(2)面は，純粋な競争の場合ではなく行動変容が目1000 歩差程度の僅差のライバルが存在する。

的の競争である。また，提案手法の概念をもと(3) 競争人数が多い実験群の場合 (100 人)，に複数のアプローチ (例：実在ライバルのログ

僅差の少数のライバル (10 人) に注目させる

調整，非実在の仮想ライバルの参加) をシステ

情報が提供される。

ム利用場面に応じて使い分けるのがよい。
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手法
センサ情報フィードバック画面は図 11A のように，筋電位がゲージ形式でウィジェットとして可視化される。筋電位の測定は，上腕二頭筋に付けた EMG (筋電位) センサで行う。
図9

センサ情報フィードバックの手法について述

テーマ 1 の解決課題と理想べる。提案手法は，特定の疲労の状態を再現した筋電位センサ情報を生成してフィードバック【テーマ 2】
本テーマでは，自己状態のフィードバック環する。今回は次の 2 種である。

境において，無意識的に心身を変える技術を検討した。ケーススタディで疲労制御を設定した。
そして，身体作業時の負担の把握を筋電センサ情報フィードバックで行う環境において，疲労制御を行えるか検討した。これは，この作業で自己がどの程度疲労するかという思考様式に，自己センサ情報が影響するかの検証である。
[成果 2] の概要を述べる。
図 11

センサ情報画面，システムの流れ(1) 高負荷再現情報の提示手法：この手法は，筋電位のセンサ値を実際よりも大きくすることで，体感負荷が大きい状態を再現した筋電位センサ情報をフィードバックする。
これによって，負荷が大きい (例：疲れ
図 10た) 錯覚が起こる。実装では実測値を 50

筋電センサ閲覧による疲労変化の錯覚% 増加させた (図 11B)。
想定する現象の流れを図 10 に示す。筋電位(2) 低負荷再現情報の提示手法：この手法は，の値は，力の入れ具合や筋活動量に応じて変化筋電位のセンサ値を実際よりも小さくするする。そのため，筋肉への負担が高い/低い場ことで，体感負荷が小さい状態の筋電位を合 (例：重いもの/軽いものを持った場合) に再現したセンサ情報をフィードバックする。

は筋電位は大きくなる/小さくなる。ユーザがこの手法によって，負荷が小さい (例：疲この知識・経験をもつ場合，フィードバックされていない) という錯覚が起こる。実装でれる筋電位のセンサ情報に応じて，自己状態へは実測値を 50 % 低下させた (図 11C)。の認識が変わり，センサ情報と一致するように疲労感が無自覚に変化する現象が起こる。例え

評価
提案手法によって疲労操作が可能かを評価しば，同一の身体作業においても，フィードバックされる筋電位の違いによって，疲労が変わるた。被験者は 8 名であった。
実験タスクと手順について，センサ情報の錯覚が起こる。

フィードバック手法の違いによる体感疲労の変化を評価するために，次のようにした。
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実験タスクの 1 試行は，タスク前の疲労測定，荷物の移動タスク，タスク後の疲労測定，から成る。この 1 試行を，センサ情報の条件を変えて，2 試行行う。センサ情報の条件は 2 種で，高負荷再現条件，低負荷再現条件の 2 種である。

図 13 疲労の変化量の結果[今後の研究の方向，課題]
図 12 実験タスク

今回の研究では，情報提示システム利用時に荷物の移動タスクが起こした疲労は，そのタ起こる無意識の現象 (心理現象，認知バイアス，スクの前後に測定した疲労の差とする。疲労計錯覚) を考慮することで，マインドセット/思測では，疲労度を 10 段階で回答させた。

考様式を良い方向に変化させる技術を調査し，荷物の移動タスクは次のようになる。実験環

その実現可能性を確認した。今後は，より挑戦

境 は 図 12A の よ う に な る。3 つ の 荷 物 (1.5的な対象への本技術構想の適用可能性を探る。

kg) を Left と Right の間を移動させる作業を

例えば，競争情報の提示技術においては，歩数5 往復繰り返す (図 12B)。この際，正面ディライフログ以外に，スポーツや学習における困スプレイ上でセンサ情報を見ながら行う。

難な達成や能力獲得を対象に技術活用を進める。
自己状態フィードバック技術においては，このような筋電センサ情報フィードバックシステム

結果
疲労の変化量の結果を図 13 に示す。縦軸がが，身体トレーニングやリハビリや日常活動に大きいほど，実験タスクの前と比べた後の疲労て身体負荷モニタリングのために活用されていの増加が大きい。t 検定を行った結果，条件間ることを踏まえ，それら活動における限界突破に有意差は認められなかった。疲労の変化量のを起こす用途で試す。今後は，新たな要素技術

平均値は，高負荷再現情報条件で 2.3，低負荷の探求を行い，本研究を進展させる。

再現情報条件で 1.6 だった。
［成果の発表，論文等］

実験結果は，筋電位センサ情報を実測値から改変することで体感疲労を操作できる可能性を示した。筋電位が大きく表示された条件の方が，筋電位が小さく表示された条件よりも，体感疲労が大きくなった。これは，筋電位のセンサ情[ 1 ] K.

FUTAMI,T.

TERADA,andTSUKAMOTO, A Method for Behavior Change
Support by Controlling Psychological Effects onWalking Motivation Caused by Step Count Log
Competition System, Sensors 2021, 21(23), pp. 1-19

報と一致するように体感疲労が無自覚に変化し(Nov. 2021).

た可能性を示す。条件間の体感疲労の差は，作https://www. mdpi. com/1424-8220/21/23/8016

業時間の増加に応じて，今回の実験結果よりも明確な差として表れる可能性がある。この結果から，フィードバックされた筋電位のセンサ情報に応じて体感疲労の変化が起こる現象とその操作の可能性を確認した。
― 5 ―

M.

[ 2 ] K. Futami, T. Seki, K. Murao, Unconscious LoadChanger: Designing Method to Subtly InfluenceLoad Perception by Simply Presenting ModifiedMyoelectricity Sensor Information, Frontiers inComputer Science - Mobile and Ubiquitous Computing, (Sep. 2022). 採録済み