情報処理学会
IoT 行動変容学研究グループ
第３回研究会論文集（Proceedings of IPSJ Behavior Transformation by IoT Research Group 3rd Research Meeting）

2023 年 3 月 6 日
九州大学 （伊都キャンパス）共進化社会システムイノベーション施設

⽬次

l プログラム

・・・P1~4

l スポンサー・・・P5l ⼀般講演⼀覧

・・・P6~8l ポスター・デモ発表⼀覧

・・・P9~10

l ⼀般講演、ポスター・デモ発表予稿集・・・P11~201

情報処理学会 IoT行動変容学研究グループ
第3回研究会（BTI3）❖ URL： http://www.sig-bti.jp/event/bti03.html・ Twitter： @ipsjbti❖ 日程： 2023年3月6日（月）9:30 〜❖ オンサイト会場： 九州大学 伊都キャンパス 共進化❖ オンライン会場： zoom（参加者の方にメールでお知らせいたします）❖ 九州大学近辺のスポットマップ：https://sharecheese.page.link/9A4F◆ 会場内マップ◆ プログラム
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●

08:3009:30-09:50
09:50-10:00
10:00-11:30
11:30-13:00
13:00-14:30
14:30-15:00
15:00-16:30
16:30-16:45
16:45-18:00
18:00-18:15
18:15-18:45
18:45-19:00
19:00-19:30
19:30-21:00

受付
オープニングセッション: A会場, (B会場での配信あり)
部屋移動時間セッション1（90min）: A会場, B会場
昼食休憩（各自自由：場所は上記スポットマップを参照ください）
デモ・ポスターセッション（90min）:デモポスター会場
休憩
セッション2（90min）: A会場, B会場
休憩
セッション3（75min）: A会場, B会場
休憩
スポンサーセッション（30min）: A会場, (B会場での配信あり)
クロージングセッション
懇親会会場への移動（送迎バス）
懇親会1◆ 発表フォーマット
●●●口頭発表（1件当たり18分：発表12分 + 質疑 5分 + 交代1分）
スポンサー発表（1件当たり15分）
デモ・ポスター (前半・後半に分け、45分ずつ)

09:30-09:50
09:50-10:00
10:00-11:30

オープニングセッション: A会場, (B会場での配信あり)
部屋移動時間セッション1（90min）:パラレルセッション1A: A会場

セッション1B: B会場

1A-1

1B-1

Kaolid: 飲料の味変化のための口中香を実現する蓋型
嗅覚デバイスの設計と基礎評価
真弓大輝 (奈良先端科学技術大学院大学), 中村優吾
(九州大学), 松田裕貴 (奈良先端科学技術大学院大学),
三崎慎也 (奈良先端科学技術大学院大学), 安本慶一
(奈良先端科学技術大学院大学)

イスの揺れからの人物と活動の識別望月康平 (山梨大学), 細川健人 (山梨大学), 豊浦正広
(山梨大学)

1B-2
Stand-up Activity Prediction from Textile Pressure
Sensors
Tahia Tazin (Kyushu Institute of Technology), John
Noel Victorino (Kyushu Institute of Technology), Yu
Enokibori (Nagoya University), Sozo Inoue (Kyushu
Institute of Technology)

1A-2
Vacuum Colorner: 複合現実を用いた掃除における行
動変容を促すアプリケーションの提案浜田惇矢 (慶應義塾大学), 浜中智己 (慶應義塾大学),
佐々木航 (慶應義塾大学), 大越匡 (慶應義塾大学), 中
澤仁 (慶應義塾大学)

1B-3
短時間パターン認識結果の投票的統合によるドア利用者識別
豊浦正広 (山梨大学), 奥田雅也 (山梨大学)

1A-3
水分補給支援システムと行動変容検証
元川錦 (青山学院大学), 横窪安奈 (青山学院大学), ロペ
ズギヨーム (青山学院大学)

1B-4
顔表情解析による自然な笑いと作り笑いの識別
中嶋桃香 (慶應義塾大学), 浜中智己 (慶應義塾大学),
佐々木航 (慶應義塾大学), 大越匡 (慶應義塾大学), 中
澤仁 (慶應義塾大学)

1A-4 (オンライン)
高齢者の介護予防に向けた行動変容を促す介入方法の推定
早川昭二 (富士通株式会社), 渡辺一郎 (富士通株式会社), 上村拓也 (富士通株式会社), 前田一穂 (富士通株式会社), 烏谷彰 (富士通株式会社)

1B-5 (オンライン)
Basic experiment related to overconfidence
detection method from PC interaction data
Picard Sébastien (富士通株式会社), 上村拓也 (富士通株式会社), 烏谷彰 (富士通株式会社)

1A-5
目標宣言共有型プラットフォームを用いたソーシャルナッジの量的質的効果の評価
濱谷尚志 (NTTドコモ), 落合桂一 (NTTドコモ), 山田渉(NTTドコモ), 檜山聡 (NTTドコモ), 白井拓也 (NTTドコモ), 荒川豊 (九州大学)

11:30-13:00

昼食休憩

13:00-14:30

デモ・ポスターセッション（90min）: ホール会場

ポスター前半ポスター後半DP-1DP-8

骨格推定を用いたバドミントンのスマッシュフォーム改善
アプリの実装大原黎明 (慶應義塾大学), 中嶋桃香 (慶應義塾大学),
浜中智己 (慶應義塾大学), 佐々木航 (慶應義塾大学),
大越匡 (慶應義塾大学), 中澤仁 (慶應義塾大学)

睡眠の質と量の主観的・客観的評価の乖離について
今野祥太 (早稲田大学), 大森幹真 (早稲田大学)

2

DP-2

DP-9

CoreMoni-α：効果的な体幹トレーニングのためのリアル
タイムフィードバックシステム
佐藤圭翼 (青山学院大学), ロペズギヨーム (青山学院大
学)

主体・客体の相違における言語行動の変容：ASD 傾向との関連
林珠里 (早稲田大学), 大森幹真 (早稲田大学)

DP-10
DP-3

室内環境測定に基づく居住者の行動推定システム
鈴木臣 (愛知大学), 深沢圭一郎 (京都大学), 村井孝子
(純真学園大学)

ウェアラブルエアコンによるフィードバックの生理効果
川崎勇佑 (青山学院大学), 本多一騎 (青山学院大学),
ホサインタヘラ (青山学院大学), ロペズ ギヨーム (青山
学院大学)

DP-11
コラボレーションの定量・定性分析を接続するIoT システ
ムの一検討
山口隼平 (大阪大学), 大島律子 (静岡大学), 大島純 (静岡大学), 木崎一廣 (大阪大学), 藤橋卓也 (大阪大学),
猿渡俊介 (大阪大学), 渡辺尚 (大阪大学)

DP-4
英語の読み能力向上に付随した授業内問題行動の変容
髙橋裕子 (早稲田大学), 大森幹真 (早稲田大学)

DP-5

DP-12

刺激の実観察割合による外国語の書き獲得支援：見せ方の違いによる行動変容の可能性
大森幹真 (早稲田大学)

社会的意義付けを活用したハイブリッド介入の基礎検討
柏本幸俊 (KDDI総合研究所), 山崎悠大 (KDDI総合研究所), 曹蓮 (KDDI総合研究所), 上坂大輔 (KDDI総合研
究所)

DP-6
拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システム
阿部悠貴 (青山学院大学), ロペズ・ギヨーム (青山学院
大学)

DP-13
心理特性に基づいたメッセージ配信によるクーポン開封率向上の検討
三村知洋 (株式会社NTTドコモ), 酒井亮勢 (株式会社NTTドコモ), 石黒慎 (株式会社NTTドコモ), 鈴木喬 (株式会社NTTドコモ), 山田曉 (株式会社NTTドコモ)

DP-7
多様な情報への接触促進を目的とする行動を考慮したコ
ンテキスト適応情報提示システム
小川展夢 (日本放送協会), 松村欣司 (日本放送協会),
藤沢寛 (日本放送協会)

14:30-15:00

休憩

15:00-16:30

セッション2（90min）:パラレルセッション2A: A会場

セッション2B: B会場

2A-1

2B-1

行動変容を促すナッジ文言選定のためのアプリログによる属性情報の補完手法
吉川裕木子 (株式会社NTTドコモ), 勝間田優樹 (株式会社NTTドコモ), 鈴木喬 (株式会社NTTドコモ), 山田暁 (株式会社NTTドコモ)

ハラスメント被害時の主観的ストレス差異による心拍変動特徴分析
上野貴弘 (福岡大学), 大橋正良 (福岡大学)

2B-2
資源循環促進に向けた住民の行動変容
江島直也 (NECソリューションイノベータ株式会社), 日室
聡仁 (NECソリューションイノベータ株式会社), 笹鹿祐司
(NECソリューションイノベータ株式会社), 後藤晶 (明治
大学)

2A-2
法人向け運動促進アプリケーションにおけるインセンティブが身体活動に及ぼす影響の分析
斉藤虎太郎 (九州大学), 江口直輝 (九州大学), 荒川豊(九州大学), 中村優吾 (九州大学)

2B-3
健康メディアデザインによる大学生の生活習慣の改善と集中力の向上千種康民 (東京工科大学), 保坂浩太郎 (東京工科大学),
熊谷華菜 (東京工科大学), 落合育海 (東京工科大学),
今野駿太 (東京工科大学)

2A-3
インセンティブとの組み合わせを前提としたナッジ効果測定のための実験設計方法
酒井亮勢, 落合桂一, 井手崇博, 大滝亨, 山田曉, 鈴木喬, 佐藤弘之, 川上博 , 矢野達也, 大川博生, 和久井圭祐 ,白井拓也 (株式会社NTTドコモ), 荒川豊 (九州大学), 星野崇宏 (慶應義塾大学)

2B-4 (オンライン)

2A-4

地磁気センサとBLEビーコンを用いた低コスト屋内混雑

製造業におけるDX推進に向けたリテラシー醸成の取り

3

組み
磯田祐世 (株式会社UACJ), 浅田勝義 (株式会社
UACJ), 山本佑樹 (株式会社UACJ)

度推定システム
友浦一樹 (立命館大学), 吉田政望 (立命館大学), 野口
拓 (立命館大学)

2A-5

2A-5

継続的な学習機能を有するWiFi ポータルシステムの設計と実装
松尾周汰 (九州大学), 中村優吾 (九州大学), 荒川豊 (九州大学)

16:30-16:45

休憩

16:45-18:00

セッション3（75min）:パラレル

混雑緩和やユーザ体験価値向上に向けた行動変容施策の設計および社会実装について
勝間田優樹 (株式会社NTTドコモ), 吉川裕木子 (株式会社NTTドコモ), 鈴木喬 (株式会社NTTドコモ), 山田曉 (株式会社NTTドコモ)

セッション3A: A会場

セッション3B: B会場

3A-1

3B-1 (オンライン)

オンライン会議中の参加状態推定と音声変換提示による参加促進手法の提案
城谷知葵 (九州大学), 難波洸也 (九州大学), 中村優吾
(九州大学), 荒川豊 (九州大学)

案件割当における従業員の作業時間の均一化を図る割
当手法
小林久也 (富士通株式会社), 尾形晋 (富士通株式会社),
烏谷彰 (富士通株式会社)

3A-2

3B-2
製造業における技術革新と行動変容～アルミ圧延加工事業を例に～
浅田勝義 (株式会社UACJ), 磯田祐世 (株式会社
UACJ), 山本佑樹 (株式会社UACJ)

スマートウォッチによる煩わしさを低減する通知タイミングの推定方法に関する検討神田琢也 (NTT社会情報研究所), 高橋公海 (NTT社会情報研究所) ,宮島麻美 (NTT社会情報研究所)

3A-3 (オンライン)

3B-3

行動変容を定着化させるための介入制御方式の検討
原田将治 (富士通株式会社), 烏谷彰 (富士通株式会社)

IoT行動変容に向けた向社会的行動の他者推奨意向に関する検討
山崎悠大 (KDDI総合研究所), 曹蓮 (KDDI総合研究所),
柏本幸俊 (KDDI総合研究所), 上坂大輔 (KDDI総合研
究所)

3A-4
行動多動性とプッシュ通知による行動変容容易性
田中宏昌 (株式会社NTTドコモ), 實成優馬 (株式会社NTTドコモ), 吉川裕木子 (株式会社NTTドコモ), 勝間田
優樹 (株式会社NTTドコモ), 山田渉 (株式会社NTTドコモ), 落合桂一 (株式会社NTTドコモ)

18:00-18:15

休憩

18:15-18:45 スポンサーセッション:A会場
SP-1：アジャイルウェア様
SP-2：NTTドコモ様
18:45-19:00

クロージングセッション

19:00-19:30

懇親会会場への移動（送迎バス）

19:30-21:00

懇親会

4スポンサー
情報処理学会 IoT ⾏動変容学研究グループ（以下、本グループ）は以下の組織よりご⽀援を受けて活動しております。
ゴールドスポンサー

株式会社 KDDI 総合研究所
シルバースポンサー

NTT ドコモ株式会社

株式会社 UACJ

株式会社アジャイルウェア
ブロンズスポンサー

カディンチェ株式会社

株式会社リンクアンドコミュニケーション

5

⼀般講演発表⼀覧(P11~18) Kaolid: 飲料の味変化のための⼝中⾹を実現する蓋型嗅覚デバイスの設計と基礎
評価
真⼸ ⼤輝 (奈良先端科学技術⼤学院⼤学), 中村 優吾(九州⼤学), 松⽥ 裕貴, 三崎 慎也,
安本 慶⼀(奈良先端科学技術⼤学院⼤学)(P19~26) Vacuum Colorner: 複合現実を⽤いた掃除における⾏動変容を促すアプリケーシ
ョンの提案
浜⽥ 惇⽮, 浜中 智⼰, 佐々⽊ 航, ⼤越 匡, 中澤 仁 (慶應義塾⼤学)(P27~34) ⽔分補給⽀援システムと⾏動変容検証
元川 錦, 横窪 安奈, ロペズ ギヨーム (⻘⼭学院⼤学)(P35~38) ⾼齢者の介護予防に向けた⾏動変容を促す介⼊⽅法の推定
早川 昭⼆, 渡辺 ⼀郎, 上村 拓也, 前⽥ ⼀穂, 烏⾕ 彰 (富⼠通株式会社)(P39~44) ⽬標宣⾔共有型プラットフォームを⽤いたソーシャルナッジの量的質的効果の評価
濱⾕ 尚志, 落合 桂⼀, ⼭⽥ 渉, 檜⼭ 聡, ⽩井 拓也 (NTT ドコモ), 荒川 豊 (九州⼤学)(P45~51) Stand-up Activity Prediction from Textile Pressure Sensors
Tahia Tazin, John Noel Victorino (Kyushu Institute of Technology), Yu Enokibori (Nagoya
University), Sozo Inoue (Kyushu Institute of Technology)(P52~59) 顔表情解析による⾃然な笑いと作り笑いの識別
中嶋 桃⾹, 浜中 智⼰,佐々⽊ 航, ⼤越 匡, 中澤 仁 (慶應義塾⼤学)(P60~62) Basic experiment related to overconﬁdence detection method from PC
interaction data
Picard Sébastien, 上村 拓也, 烏⾕ 彰 (富⼠通株式会社)(P63~68) ⾏動変容を促すナッジ⽂⾔選定のためのアプリログによる属性情報の補完⼿法
吉川 裕⽊⼦, 勝間⽥ 優樹, 鈴⽊ 喬, ⼭⽥ 暁 (株式会社 NTT ドコモ)

6

(P69~74 法⼈向け運動促進アプリケーションにおけるインセンティブが⾝体活動に及ぼす影響の分析⻫藤 ⻁太郎, 江⼝ 直輝, 荒川 豊, 中村 優吾 (九州⼤学)(P75~80) インセンティブとの組み合わせを前提としたナッジ効果測定のための実験設計
⽅法酒井 亮勢, 落合 桂⼀, 井⼿ 崇博, ⼤滝 亨, ⼭⽥ 曉, 鈴⽊ 喬, 佐藤 弘之, 川上 博 , ⽮
野 達也, ⼤川 博⽣, 和久井 圭祐 ,⽩井 拓也 (株式会社 NTT ドコモ), 荒川 豊 (九州⼤学), 星野 崇宏 (慶應義塾⼤学)(P81~84) 製造業における DX 推進に向けたリテラシー醸成の取り組み
磯⽥ 祐世, 浅⽥ 勝義, ⼭本 佑樹 (株式会社 UACJ)(P85~92) 継続的な学習機能を有する WiFi ポータルシステムの設計と実装
松尾 周汰, 中村 優吾, 荒川 豊 (九州⼤学)(P93~99) ハラスメント被害時の主観的ストレス差異による⼼拍変動特徴分析
上野 貴弘, ⼤橋 正良 (福岡⼤学)(P100~103) 資源循環促進に向けた住⺠の⾏動変容江島 直也, ⽇室 聡仁, 笹⿅ 祐司(NEC ソリューションイノベータ株式会社), 後藤 晶
(明治⼤学)(P104~109) 健康メディアデザインによる⼤学⽣の⽣活習慣の改善と集中⼒の向上
千種 康⺠, 保坂 浩太郎, 熊⾕ 華菜, 落合 育海, 今野 駿太 (東京⼯科⼤学)(P110~117) 地磁気センサと BLE ビーコンを⽤いた低コスト屋内混雑度推定システム
友浦 ⼀樹, 吉⽥ 政望, 野⼝ 拓 (⽴命館⼤学)(P118~122) 混雑緩和やユーザ体験価値向上に向けた⾏動変容施策の設計および社会実装について
勝間⽥ 優樹, 吉川 裕⽊⼦, 鈴⽊ 喬, ⼭⽥ 曉 (株式会社 NTT ドコモ)
(P123~129) オンライン会議中の参加状態推定と⾳声変換提⽰による参加促進⼿法の提案
城⾕ 知葵, 難波 洸也, 中村 優吾, 荒川 豊 (九州⼤学)

7

(P130~136) スマートウォッチによる煩わしさを低減する通知タイミングの推定⽅法に関する検討
神⽥ 琢也, ⾼橋 公海, 宮島 ⿇美 (NTT 社会情報研究所)(P137~140) ⾏動変容を定着化させるための介⼊制御⽅式の検討
原⽥ 将治, 烏⾕ 彰 (富⼠通株式会社)(P141~145) ⾏動多動性とプッシュ通知による⾏動変容容易性
⽥中 宏昌, 實成 優⾺, 吉川 裕⽊⼦, 勝間⽥ 優樹, ⼭⽥ 渉, 落合 桂⼀ (株式会社 NTT
ドコモ)(P146~151) 案件割当における従業員の作業時間の均⼀化を図る割当⼿法
⼩林 久也, 尾形 晋, 烏⾕ 彰 (富⼠通株式会社)(P152~156) 製造業における技術⾰新と⾏動変容〜アルミ圧延加⼯事業を例に〜
浅⽥ 勝義, 磯⽥ 祐世, ⼭本 佑樹 (株式会社 UACJ)(P157~162) IoT ⾏動変容に向けた向社会的⾏動の他者推奨意向に関する検討⼭崎 悠⼤, 曹 蓮, 柏本 幸俊, 上坂 ⼤輔 (KDDI 総合研究所)

8ポスター・デモ発表⼀覧(P163~166) ⾻格推定を⽤いたバドミントンのスマッシュフォーム改善アプリの実装
⼤原 黎明, 中嶋 桃⾹, 浜中 智⼰, 佐々⽊ 航, ⼤越 匡, 中澤 仁 (慶應義塾⼤学)(P167~170) CoreMoni-α：効果的な体幹トレーニングのためのリアルタイムフィードバ
ックシステム佐藤 圭翼, ロペズ ギヨーム (⻘⼭学院⼤学）(P171~173) ウェアラブルエアコンによるフィードバックの⽣理効果
川崎 勇佑, 本多 ⼀騎, ホサイン タヘラ, ロペズ ギヨーム (⻘⼭学院⼤学)(P174) 英語の読み能⼒向上に付随した授業内問題⾏動の変容髙橋 裕⼦, ⼤森 幹真 (早稲⽥⼤学)(P175) 刺激の実観察割合による外国語の書き獲得⽀援：⾒せ⽅の違いによる⾏動変容の可能性
⼤森 幹真 (早稲⽥⼤学)(P176~179) 拡張現実を⽤いたマルチプレイ掃除活性化システム
阿部 悠貴, ロペズ ギヨーム (⻘⼭学院⼤学)(P180~183) ⼼理特性に基づいたメッセージ配信によるクーポン開封率向上の検討
三村 知洋, 酒井 亮勢, ⽯⿊ 慎, 鈴⽊ 喬, ⼭⽥ 曉 (株式会社 NTT ドコモ)
(P184) 睡眠の質と量の主観的・客観的評価の乖離について
今野 祥太, ⼤森 幹真 (早稲⽥⼤学)(P185) 主体・客体の相違における⾔語⾏動の変容：ASD 傾向との関連
林 珠⾥, ⼤森 幹真 (早稲⽥⼤学)(P186~189) 室内環境測定に基づく居住者の⾏動推定システム
鈴⽊ ⾂ (愛知⼤学), 深沢 圭⼀郎 (京都⼤学), 村井 孝⼦(純真学園⼤学)

9

(P190~193) コラボレーションの定量・定性分析を接続する IoT システムの⼀検討
⼭⼝ 隼平 (⼤阪⼤学), ⼤島 律⼦, ⼤島 純 (静岡⼤学), ⽊崎 ⼀廣, 藤橋 卓也, 猿渡 俊介, 渡辺 尚 (⼤阪⼤学)(P194~197) 社会的意義付けを活⽤したハイブリッド介⼊の基礎検討
柏本 幸俊, ⼭崎 悠⼤, 曹 蓮, 上坂 ⼤輔 (KDDI 総合研究所)(P198~201) 多様な情報への接触促進を⽬的とする⾏動を考慮したコンテキスト適応情報
提⽰システム⼩川 展夢, 松村 欣司, 藤沢 寛 (⽇本放送協会)

10情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Kaolid: 飲料の味変化のための口中香を実現する
蓋型嗅覚デバイスの設計と基礎評価

真弓大輝 †1
奈良先端科学技術大学院大学

中村優吾 †2
九州大学

三崎慎也 †4奈良先端科学技術大学院大学

松田裕貴 †3
奈良先端科学技術大学院大学

安本慶一 †5奈良先端科学技術大学院大学

1. はじめに糖分入り飲料（SSB）は，私たちの食生活において主要な

糖分摂取源となっている．特に低所得国や中所得国においては，消費パターンの増加は都市化や経済発展に伴い，これ
ら飲料の入手可能性が増加したため，多くの低所得国や中所得国で SSB の摂取量が増加している [1, 2, 3, 4]．また習図1

慣的な SSB の摂取は，肥満 [5, 6, 7, 8] や糖尿病 [5, 9]，心(a) ストロー型デバイス(b) コップ型デバイス

Kaolid の概要 ((a) ストロー型デバイス, (b) コップ

型デバイス)

臓病などの心疾患のリスクが高まるため [10, 11]，SSB の摂特に，食べ物や飲み物の風味に寄与する口中香は，味覚との取量を低減させる取り組みが必要である．これまで SSB の関連が強いことが知られている [25]．

摂取量問題を解決するための施策がいくつか提案されていしかし，既存アプローチは，鼻先香の提示に留まっておる [12, 13, 14, 15]．これら手法により，一時的に SSB の摂取を低減することは可能であるが，砂糖が少ないまたは無り，口中香を提示できていないという点で，味覚の変化を促

果的に，糖分含有量が少ない飲料を選択するという習慣がは，口中香を実現し，飲料の味覚を変化させるスマートな蓋すには十分な設計ではない可能性がある．そこで本研究で糖の飲料水は，味が物足りなく感じられることが多い．結型嗅覚デバイス「Kaolid」を提案する．図 1 に示すように，長続きせず，甘い飲み物を常飲する元の生活に戻ってしま

Kaolid は小型で軽量な嗅覚デバイスを搭載し，口中香を実うケースが多い．

これまで，我々のグループでは，「味」として認識する大現するストロー型デバイスとコップ型デバイスである．ス

を飲む際に甘い香りを提示することで，知覚する甘さを増ブ内に注入し，飲料と同時に香りをユーザの口内に届ける．

トロー型デバイスは，ストロー中間部分から香りをチュー

部分を香りが占めている [16, 17, 18] ことに着目し，飲み物

コップ型デバイスは，蓋からコップ内に香りを噴射し，ユー

幅するマグカップ型の嗅覚デバイスの研究開発に取り組ん

ザが飲む際に香りを口内に届け，口中香を実現する．

できた [19, 20, 21]．本デバイスにより，香りによって知覚

本稿では，Kaolid のプロトタイプシステムの設計・実装

するコーヒーの味の甘さ増幅を実現しているが，味の満足について述べ，口中香を提示した際の飲料の温度の違いが度向上には至っていない．

味覚に与える影響の調査結果について報告する．

そこで我々は，嗅覚へのアプローチ方法を模索する．人には鼻先から香る「鼻先香（Orthonasal smell）」と口の中から鼻を抜ける香り「口中香（Retronasal smell）」の 2 つの2. 関連研究

鼻腔経路が存在し，鼻先香と口中香の嗅覚情報は，脳で異な2.1. SSB の代替飲料る方法として処理されることが示されている [22, 23, 24]．

SSB の摂取量を低減させるために，代替飲料として人工甘味飲料が注目されている．人工甘味料の普及に伴い，日Manuscript Format for Kickoff Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)
†1
†2
†3
†4
†5

常生活で人工甘味料が添付された製品に触れる機会が多くなっているが，人工甘味料で体重を減らすことは難しい．

DAIKI MAYUMI, Nara Institute of Science and Technology
YUGO NAKAMURA, Kyushu University
YUKI MATSUDA, Nara Institute of Science and Technology
MISAKI SHINYA, Nara Institute of Science and Technology
KEIICHI YASUMOTO, Nara Institute of Science and Technology

Fowler らの研究 [26] では，1980 年代に 7〜8 年間に渡り，3682 人の成人を対象に調査を行なっている．結果として，
人工甘味料入り飲料を摂取した人は，摂取量に依存し，高い11情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）BMI を示した. また，103 名の青少年を対象に行った研究

た際，味を感じなかったり，感じ取りにくい経験はないだろ

週間後の BMI は減少しなかった [27]．結果の要因として，な体験の 1 つである．また，嗅覚が味覚に与える影響の例

でも，砂糖入り飲料をダイエット飲料に置き換えたが，25

うか．これは味覚が嗅覚に依存していることがわかる身近

砂糖または人工甘味料によってもたらされる甘味が人間のとしてかき氷のシロップが挙げられる．かき氷で使用され食欲を高めることが関連している [28]．

る代表的なシロップとして，いちご味・レモン味・ブルーハ

ワイ味などがある．これら 3 種類のシロップは甘味，旨味，100% フルーツジュースが SSB の代替品として受け入れられるかどうかについても，関心が寄せられている．ほとん

塩味，苦味，酸味の数値は全てほとんど同じ数値であるが味どのフルーツジュースはビタミンや栄養素を含んでいるた

わいがそれぞれ異なる．赤いシロップといちごの香りでいめ，健康に良いと見なされる．しかし一部のフルーツジュー

ちご味を表現するなど，視覚および嗅覚情報の提示方法のスには，果物に含まれる天然糖が SSB と同程度のカロリー違いによって異なる味わいを表現している．

と糖分が含まれている．フルーツジュースの摂取が体重増

Ranasinghe らの研究 [36, 37] では，AR や VR 空間での加 [3] および 2 型糖尿病のリスク [29] と関連していること

飲料体験を拡張することを目的として，電気刺激や香り，視一方，水には砂糖やカロリーが含まれておらず，水分補給

す影響を調査している．結果として，異なる感覚相互作用

覚効果を実現するデバイスを制作し，各刺激が味覚に及ぼが報告されている．

によって味覚の拡張を実現しているが，甘味増幅に関してに最適な飲料と考えられている．水の需要が高まるにつれは実現できていない．また香りの提示方法は，鼻にチューて，様々な種類のスパークリングやフレーバーのオプショ

ブを直接挿す仕組みとなっており，ユーザが日常的に利用ンが利用できるようになり，習慣的に SSB を消費する人がしやすいデザインではない．

水に切り替えるのに役立つ可能性がある．

また我々の研究グループは，香りによって甘さを増幅さ2.2. 嗅覚デバイスに関する研究

せるマグカップ型の嗅覚インターフェースを提案してきクションが提案されている．例えば，ウェアラブルデバイ

りによって知覚する味の甘さが増幅することを確認したが，た [19, 20, 21]．被験者 33 名に対して実証実験を行い，香近年，様々な種類の嗅覚デバイスとそれを用いたインタラ

味の満足度は向上しなかった．

スで香りを提示するヘッドマウント・ディスプレイ [30, 31]

つまり，SSB の代替飲料として人工甘味料を用いること

や，首からかけるウェアラブルデバイス [32, 33] などが開発されている．Wang らの研究 [34] では，ピアス型，ネッは不十分であり，糖分やカロリーを含まない水の飲料促進提案している．提案システムは日常生活で利用しやすいデ法の一つとして，香りによるアプローチを行ってきたが，現を行うことが望ましい．我々は飲料の甘さを増幅させる手

クレス型，顔に装着するオンフェイス型の嗅覚デバイスを在の設計では味の甘さ増幅は実現するものの味の満足度向

ザインと小型化を実現している．日常生活に溶け込んだデ上は難しい．そこで本研究では，人の鼻腔経路の違いに着ザインでユーザが日常的に持ち運びが可能な設計である．

目し，異なる嗅覚のアプローチを考える．人には鼻先から提案システムの社会的受容性，快適性および装着者と観察

香る「鼻先香（Orthonasal smell）」と口の中から鼻を抜け者の双方が感じる匂いの強さなどを評価している．Amores

らの研究 [32] では，スマートフォンから遠隔操作可能で，る香り「口中香（Retronasal smell）」の 2 つの鼻腔経路がことができるネックレス型の嗅覚デバイスを提案している．

て処理されることが示されている [22, 23, 24]．特に，食べ存在し，鼻先香と口中香の嗅覚情報は，脳で異なる方法とし生体情報や文脈情報に基づいて香りの強さや頻度を変える

物や飲み物の風味に寄与する口中香は，味覚との関連が強Dobbelstein らの研究 [33] では，日常生活で利用可能なウェいことが知られている [25]．本論文では，口中香を提示可

アラブル嗅覚デバイスを開発し，個人の香りの通知を受け能とするデバイス「Kaolid」のプロトタイプシステムの設ることが可能である．Choi ら [35] は，フレームの端に香りを放出するための加熱モジュールを埋め込んだ 3D プリン

計・実装を提案し，口中香を提示した際の飲料が味覚に与え2.3. 嗅覚が味覚に与える影響

3. 蓋型嗅覚デバイス Kaolid の設計と実装

る影響の調査結果について報告する．

トメガネを開発している．

人の味覚のうち 75〜95 ％は香りによる影響であると言わ3.1. アプローチ

れており，一般的に我々が「味」として認識している大部

糖分摂取量を低減するために，砂糖が入っていない飲料の分は匂いが占めている [16, 17, 18]．つまり，香りを制御す

摂取が重要である．しかし，これまで砂糖入り飲料を多くることで人の味覚を変化させることができる可能性がある．

摂取していた人にとって，糖分のない水に代替することはまた風邪を引いて鼻が詰まったり，鼻を摘んで食事を行なっ

12

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図2

Kaolid のシステム設計

図3

難しい．そこで味として認識される大部分が匂いが占めていること，食べ物や飲み物の風味に寄与する口中香は味覚

実験の様子

プ内に香りを噴射するコップ型デバイスを提案する．冷たとの関連が強いというこれら知見に基づき，飲料を飲む際

い飲み物と温かい飲み物に対応するため，飲み物を飲む際にに口中香を提示することで味覚を変化させ，知覚する味の日常的に使用する道具であるストローとコップに着目した．

甘さ増幅と味の満足度向上を図る．我々は飲み物を飲む際

図 1 (a) に示すストロー型デバイスは，ストローの中心に日常的に使用する道具であるストローおよびコップに着部から別口が生えており，別口から香りをストロー内に噴目し，飲むという行為の動作センシング機能と，味覚を変化射する機構で口の中に香りを届ける．また図 1 (b) に示す

させる香り情報の提示機能を備えた嗅覚デバイス「Kaolid」

コップ型デバイスは，コップ上部に香りを噴射するデバイを提案する．

スを設置し，コップ内に香りを噴射する機構することで飲料時に口の中に香りを届ける．

3.2. システムの設計

本システムは口中香を実現する機構として，空気圧ポン

プと空気圧ポンプを駆動するための回路で構成されている．

4. 調査実験

方から空気を吐出するデバイスとなっている．本研究で用バーが味覚に及ぼす影響を調査するため，感覚的な官能評原理を利用しており，超音波振動を応用することで小型かる味の評価を行うためにアンケートを実施した．

本研究では，Kaolid のプロトタイプを用いて各種フレー香りを噴射する空気圧ポンプは一方から空気を吸引し，一価実験を実施した．また Kaolid と各種フレーバーで実現すいた空気圧ポンプは圧電式（ピエゾ）ダイヤフラムポンプのつ薄型でありながら，高い圧力・流量を実現している．

4.1. 参加者

図 2 に示すように，口中香を実現するための機構として，

蓋上部からコップ内に香りを噴射する機構を設計した．香

本実験では，所属研究室の学生 10 名が参加し，年齢は 20

りを噴射する図 2・A は，空気圧ポンプと香りが染み込んだ代（平均年齢 23.9 歳）であった．被験者の健康状態に問題

蓋上部に取り付けた．

ても正常な状態で実験は行われた．

コットンを備えるため，3D プリンタでコンテナを作成し，はなく（風邪や発熱などの症状はない），味覚や嗅覚についまた図 2・BC に示すように，空気圧ポンプを駆動させるための回路はコンパクトに備えるために蓋上部に取り付け

4.2. 実験概要

圧力が変化する特性を持っているため，本デバイスでは空気意した．冷たい飲み物で利用するストロー型デバイスには，る設計にした．空気圧ポンプは入力電圧によって出力する

本実験では，Kaolid のプロトタイプ別に異なる飲料を用圧ポンプへの入力電圧を 15V に設定し，空気圧は約 1.6kPa

香りのない炭酸水を用いた．また温かい飲み物で利用する

で実験を行なった．これはデバイスから 30cm ほど離れた

コップ型デバイスには，白湯を用いた．香りは人が感じるこ

箇所でほんのり香る程度の空気圧である．また香りにはアとのできる 10 種類の匂いのグループ [38] から炭酸水，白湯

ロマオイルを使用し，香りを染み込ませたコットンをコンと相性が良いとされる柑橘系のグループからオレンジ，パイ

テナ内に収めている．これによりコンテナに溜まった香り

ナップルを選択した．利用するデバイスの順番によるバイを空気圧ポンプによって噴射する機構となっている．

アスを防ぐため，順番が異なるように 2 種類の実験パター

ンを用意し実施した．また香りによるバイアスを防ぐため，

3.3. プロトタイプ

各刺激の間に 5 分間休憩し水を飲んでもらった．各試行後，本研究では，口中香を実現するデバイスの設計を目的とし試飲に対するアンケートに回答してもらった．アンケートて，香りをストロー内に噴射するストロー型デバイスとコッは，9 段階のヘドニックテストを採用した．被験者には，飲13情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

*

*

*

**

図4

全体の結果（左・ストロー型，右・コップ型）

んだ際に知覚した味の満足度，味の甘さ，味の好み，具体的

コップ型デバイスでは，味の満足度や味の甘さは上昇する

図 3 に示すように，被験者の前に糖分量の異なる砂糖水をなった．つまり，コップ型の Kaolid によってユーザの飲料傾向が見られたが，ユーザの味の好みには合わない結果とな甘さの評価を行ってもらった．具体的な甘さの評価では，体験を拡張するかに関しては今後議論していく必要がある．

10 カップ用意し，飲んだ際に感じた甘さに近いものを選択

また味の変化に関しては，ストロー型デバイスの方がコッしてもらった．異なる砂糖水 10 カップは，「1」は砂糖が含プ型デバイスよりも変化すると感じたユーザが多いことがまれない水であり，「9」は一般的な炭酸飲料の砂糖含有量わかった．被験者のコメントでは，「（ストロー型デバイス

11.3g/100ml の砂糖が入った砂糖水を用意した．その他は等分になるように砂糖水を用意した．「10」は一般的な炭酸に用いた飲料が）炭酸だったので，より味の変化を感じられた．」というコメントがいくつか見られた．他には，「スト飲料よりも甘く感じた際に選択してもらうために用意した．

ローの方が匂いが無駄なく口に入る分，味の変化が大きい結これを行うことで Kaolid を利用した際に感じた味の甘さと果になると感じた．」と回答する人もいた．またコップ型に実際の糖分量で比較することができる．

関しては，「味の変化はストロー型の方が感じられたが，口当たりの好みはコップ型であった．」と回答する人がいた．

5. 実験結果

つまり，ストロー型デバイスの方が香りが直接口に運ばはじめに，本実験で用いた香り（オレンジ，パイナップ

れるため，味の変化を感じやすいことが被験者のコメント

ル）の結果を統合し，評価を行った．次に香りによる味のより確認された．しかし，ストロー型デバイスは香りがス

評価を比較するため，本実験で用いた香り（オレンジ，パイ

トローを伝って口に入るため，普段とは飲み心地が異なっナップル）別に評価を行った．最後に具体的な味の甘さのた結果，コップ型の方を好む人も見られた．

評価結果を示す．

続いて，2 組の標本に対応があるときに有意差検定として用いられる Wilcoxon の符号順位検定を使用し，香りの有無

5.1. 全体結果

による各評価項目を定量的に比較した．各評価項目の検定

図 4 にそれぞれストロー型デバイス，コップ型デバイス

結果を表 1 にまとめる．検定の結果，ストロー型デバイスの結果を示す．ストロー型デバイスを用いた味の評価では，では，すべての評価項目で有意差が認められた．またコッ

香りを付与していない場合に比べ，全ての評価項目（味の満プ型デバイスでは，味の甘さの評価で有意差が認められた．

足度，味の甘さ，味の好み）で評価が高くなる傾向が見られた．特に味の甘さに関しては，味のない炭酸水に口中香を5.2. 香り別の分析結果された．つまり，ストロー型の Kaolid によって口中香を実とパイナップルの香り別に評価を行った．

提示することで大幅に知覚する甘さが増幅することが確認

次に香りの違いによる味覚の調査を行うため，オレンジ現し，ユーザの飲料体験を拡張することが可能であること

5.2.1が示された．

オレンジの香りの結果

オレンジの香りを用いた際の実験結果を図 5 に示す．ス

コップ型デバイスを用いた味の評価では，香りを付与す

トロー型デバイスに関しては，全体の分析結果同様，全てのることで味の満足度，味の甘さに関しては，香りを付与し評価項目（味の満足度，味の甘さ，味の好み）で香りを付与ていない場合に比べ評価が高くなる傾向が見られた．しかしていない場合に比べ評価が高くなる傾向が見られた．まし，味の好みに関しては香りがない方が評価が高くなった．
14

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表1

比較する 2 組
ストロー型デバイス
コップ型デバイス

香りの有無による各評価項目の検定結果

p値

味の満足度 (炭酸水) ＆ 味の満足度 (炭酸水 + 香り)

1.032 × 10

味の好み (炭酸水) ＆ 味の好み (炭酸水 + 香り)

2.778 × 10−2

味の甘さ (炭酸水) ＆ 味の甘さ (炭酸水 + 香り)
味の満足度 (白湯) ＆ 味の満足度 (白湯 + 香り)

味の甘さ (白湯) ＆ 味の甘さ (白湯 + 香り)
味の好み (白湯) ＆ 味の好み (白湯 + 香り)−21.755 × 10−22.720 × 10

−19.765 × 10−3
3.506 × 10−1

有意差 (p ≤0.05)

!
!
!
!
-

**

図5

オレンジの香りの結果（左・ストロー型，右・コップ型）**

図6

パイナップルの香りの結果（左・ストロー型，右・コップ型）

た味の満足度と味の好み関しては，標準偏差の結果より，散5.2.2

関しては，全体分析結果に比べさらに味の甘さが増幅する

ストロー型デバイスでは，オレンジの香りの結果に比べ，全一方，コップ型デバイスでは，味の甘さに関しては増幅す

でデータのばらつきが大きく見られ，個人の好みの差が大パイナップルの香りの結果

パイナップルの香りを用いた際の実験結果を図 6 に示す．

らばりが少なく評価が高い傾向が確認された．味の甘さに傾向が確認された．

ての評価項目で低い傾向が確認された．また，各評価項目

る傾向が確認されたが，味の満足度は香りがない場合に比きく見られた．コップ型デバイスでは，オレンジの香りと

べてほとんど変わらない結果となった．味の好みに関して同様の傾向が確認された．

は，全体分析結果同様，香りを付与することで評価が下がる

香り別に分析を行った結果，ストロー型デバイスではパイ

結果となった．

ナップルの香りよりオレンジの香りの方が好まれる傾向が変化する傾向が見られた．また標準偏差の結果より，デー考えられる．ストロー型デバイスには，飲料として炭酸水を味の変化に関しては，ストロー型デバイスの方が大幅に見られた．これは本実験で使用した飲料が影響しているとタの散らばりも少ないことが確認された．

15

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

6. おわりに

本実験により，香りがない場合に比べ，Kaolid を利用することで味の満足度，味の甘さが大幅に上昇する傾向が確認された．また検定の結果，被験者数は 10 名であったが，ストロー型デバイスではすべての評価項目で有意差が確認され，コップ型デバイスでも味の甘さで有意差が確認された．今後はさらに大規模に実験を行うことで，Kaolid の有効性を示していく．

また香り別に分析を行うことで，飲料によって相性の良

い香りが変わる可能性が示唆された．本実験では，香りにオレンジ，パイナップルを用いたが，人が感じることのできる 10 個の匂いのグループ [38] に基づき，飲料と相性の良い香りを探索する必要がある．またデバイス別では，ストロー型デバイスは口中香を実現した可能性が見られたが，
図7

コップ型デバイスに関しては，口中香の実現はできていない可能性が見られた．今後は，白湯などの温かい飲み物で甘さの評価結果も口中香を実現するデバイスを模索する必要がある．

用いたが，炭酸水と相性が良い香りとしてオレンジである

参考文献

ことが確認された．本実験で用いた香りの選定には，人が感じることのできる 10 個の匂いのグループ [38] から 2 つ[1] Malik, V., Willett, W. and Hu, F.: Global obesity:
trends, risk factors and policy implications, Nature Reviews Endocrinology, Vol. 9, No. 1, pp. 13–27 (2013).
[2] World Health Organization: Diabetes, Available online: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/
detail/diabetes. Accessed: 2022-02-25.
[3] Schulze, M. B., Manson, J. E., Ludwig, D. S., Colditz,
G. A., Stampfer, M. J., Willett, W. C. and Hu, F. B.:
Sugar-sweetened beverages, weight gain, and incidence oftype 2 diabetes in young and middle-aged women, Jama,
Vol. 292, No. 8, pp. 927–934 (2004).
[4] Singh, G. M., Micha, R., Khatibzadeh, S., Shi, P., Lim,S., Andrews, K. G., Engell, R. E., Ezzati, M., Mozaffarian, D., of Diseases Nutrition, G. B. and (NutriCoDE), C.
D. E. G.: Global, regional, and national consumption ofsugar-sweetened beverages, fruit juices, and milk: a systematic assessment of beverage intake in 187 countries,
PloS one, Vol. 10, No. 8, p. e0124845 (2015).
[5] Gross, L. S., Li, L., Ford, E. S. and Liu, S.: Increased consumption of refined carbohydrates and the epidemic oftype 2 diabetes in the United States: an ecologic assessment, The American journal of clinical nutrition, Vol. 79,
No. 5, pp. 774–779 (2004).
[6] Vartanian, L. R., Schwartz, M. B. and Brownell, K. D.:
Effects of soft drink consumption on nutrition and health:a systematic review and meta-analysis, American journalof public health, Vol. 97, No. 4, pp. 667–675 (2007).
[7] Te Morenga, L., Mallard, S. and Mann, J.: Dietary
sugars and body weight: systematic review and metaanalyses of randomised controlled trials and cohort studies, Bmj, Vol. 346 (2013).

のグループから選定を行った．つまり，オレンジのグルー
プの香りが炭酸水と相性が良い可能性が示された．

またコップ型デバイスでは，味の甘さは増幅する傾向が確認されたが，香りの種類に関係なく満足度や味の好み，味の変化は有意に上昇する傾向は確認されなかった．つまり，現状のコップ型デバイスでは，口中香の実現は難しい可能性が示された．

5.3. 味の甘さの評価

具体的にどれくらいの味の甘さを感じるかを評価した結果を図 7 に示す．市販の炭酸飲料の糖分量を赤線，市販のフレーバーウォーターの糖分量をオレンジ線で示す．結果
より，炭酸水を用いたストロー型デバイスの場合では香りを提示することで平均でスケール約 2 つ分の味の甘さ増幅を記録した．評価スケール 1 つで 1.44g/100ml の糖分量であったため，中央値で比較した場合，ストロー型デバイスでは約 2.88g 分の甘さ増幅を実現したことがわかる．また被験者によっては，市販の炭酸飲料の甘さと同等の評価をしていることがわかった．また白湯を用いたコップ型デバイスの場合では，ストロー型デバイスには劣るが，同様に甘さ増幅の傾向が見られた．コップ型では，一般的な炭酸飲料よりも甘く感じたと評価した被験者も見られた．つまり，Kaolid を用いることで味の甘さ増幅を実現し，糖分摂取量低減を補助する可能性が見られた．

16

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）[8] Malik, V. S., Pan, A., Willett, W. C. and Hu, F. B.:
Sugar-sweetened beverages and weight gain in children
and adults: a systematic review and meta-analysis, The
American journal of clinical nutrition, Vol. 98, No. 4, pp.
1084–1102 (2013).
[9] Imamura,F.，LauraO Connor，Ye,Z.，Mursu,
J.，Hayashino, Y.，Bhupathiraju, S. N.，Forouhi,
N. G.Consumption of sugar sweetened beverages, artificially sweetened beverages, and fruit juice and incidenceof type 2 diabetes: systematic review, meta-analysis,
and estimation of population attributable fraction, Bmj,
Vol. 351 (2015).
[10] Yin, J., Zhu, Y., Malik, V., Li, X., Peng, X., Zhang,
F. F., Shan, Z. and Liu, L.: Intake of sugar-sweetened
and low-calorie sweetened beverages and risk of cardiovascular disease: a meta-analysis and systematic review,
Advances in Nutrition, Vol. 12, No. 1, pp. 89–101 (2021).
[11] Malik, V. S. and Hu, F. B.: The role of sugar-sweetened
beverages in the global epidemics of obesity and chronic
diseases, Nature Reviews Endocrinology, Vol. 18, No. 4,
pp. 205–218 (2022).
[12] Popkin, B. M. and Hawkes, C.: Sweetening of the global
diet, particularly beverages: patterns, trends, and policy
responses, The lancet Diabetes & endocrinology, Vol. 4,
No. 2, pp. 174–186 (2016).
[13] Muth, N. D., Dietz, W. H., Magge, S. N., Johnson, R. K.,
Bolling, C. F., Armstrong, S. C., Haemer, M. A., Rausch,
J. C., Rogers, V. W., Abrams, S. A. et al.: Public policies to reduce sugary drink consumption in children andadolescents, Pediatrics, Vol. 143, No. 4 (2019).
[14] Hoenink, J., Stuber, J., Lakerveld, J., Waterlander, W.,
Beulens, J. and Mackenbach, J.: The effect of on-shelfsugar labeling on beverage sales in the supermarket: acomparative interrupted time series analysis of a naturalexperiment, ISBNPA, Vol. 18, No. 1, pp. 1–11 (2021).
[15] Villinger, K., Wahl, D., Engel, K. and Renner, B.: Nudging sugar portions: a real-world experiment, BMC nutrition, Vol. 7, No. 1, pp. 1–5 (2021).
[16] Lyman, B.: A psychology of food: More than a matter oftaste, Springer Science & Business Media (2012).
[17] Rosenblum, L. D.: See what I’m saying: The extraordinary powers of our five senses, WW Norton & Company(2011).
[18] Stuckey, B.: Taste what you’re missing: the passionate
eater’s guide to why good food tastes good, Simon andSchuster (2012).
[19] 真弓大輝，中村優吾，松田裕貴，安本慶一 Aromug：糖分摂取[21] Mayumi, D., Nakamura, Y., Misaki, S., Matsuda, Y. andYasumoto, K.: Aromug: Mug-type Olfactory Interface toAssist in Reducing Sugar Intake, The 5th International
Workshop on Computing for Well-Being (WellComp ’22)
(2022).
[22] Heilmann, S. and Hummel, T.: A new method for comparing orthonasal and retronasal olfaction., Behavioral
neuroscience, Vol. 118, No. 2, p. 412 (2004).
[23] Small, D. M., Gerber, J. C., Mak, Y. E. and Hummel,
T.: Differential neural responses evoked by orthonasal
versus retronasal odorant perception in humans, Neuron,Vol. 47, No. 4, pp. 593–605 (2005).
[24] Bojanowski, V. and Hummel, T.: Retronasal perceptionof odors, Physiology & behavior, Vol. 107, No. 4, pp. 484–
487 (2012).
[25] Rozin, P.: ” Taste–smell confusions” and the duality ofthe olfactory sense., Perception & psychophysics (1982).
[26] Fowler, S. P., Williams, K., Resendez, R. G., Hunt, K. J.,
Hazuda, H. P. and Stern, M. P.: Fueling the obesity
epidemic? Artificially sweetened beverage use and longterm weight gain, Obesity, Vol. 16, No. 8, pp. 1894–1900(2008).
[27] Ebbeling, C. B., Feldman, H. A., Osganian, S. K.,
Chomitz, V. R., Ellenbogen, S. J. and Ludwig, D. S.:
Effects of decreasing sugar-sweetened beverage consumption on body weight in adolescents: a randomized, controlled pilot study, Pediatrics, Vol. 117, No. 3, pp. 673–
680 (2006).
[28] Black, R. M., Leiter, L. A. and Anderson, G. H.: Consuming aspartame with and without taste: differential
effects on appetite and food intake of young adult males,
Physiology & behavior, Vol. 53, No. 3, pp. 459–466 (1993).
[29] Bazzano, L. A., Li, T. Y., Joshipura, K. J. and Hu, F. B.:
Intake of fruit, vegetables, and fruit juices and risk of
diabetes in women, Diabetes care, Vol. 31, No. 7, pp.
1311–1317 (2008).
[30] Yamada, T., Yokoyama, S., Tanikawa, T., Hirota, K. andHirose, M.: Wearable olfactory display: Using odor in
outdoor environment, IEEE Virtual Reality Conference(VR 2006), IEEE, pp. 199–206 (2006).
[31] Narumi, T., Nishizaka, S., Kajinami, T., Tanikawa, T.
and Hirose, M.: Augmented reality flavors: gustatory
display based on edible marker and cross-modal interaction, Proceedings of the SIGCHI conference on humanfactors in computing systems, pp. 93–102 (2011).
[32] Amores, J. and Maes, P.: Essence: Olfactory interfaces
for unconscious influence of mood and cognitive performance, Proceedings of the 2017 CHI conference on humanfactors in computing systems, pp. 28–34 (2017).
[33] Dobbelstein, D., Herrdum, S. and Rukzio, E.: inScent: A
wearable olfactory display as an amplification for mobile
notifications, Proceedings of the 2017 ACM International
Symposium on Wearable Computers, pp. 130–137 (2017).
[34] Wang, Y., Amores, J. and Maes, P.: On-face olfactory

量低減を補助するスマートマグカップの検討，情報処理学会

IoT 行動変容学研究グループ キックオフシンポジウム，pp.
1–4 (2022).
[20] 真弓大輝，中村優吾，三崎慎也，松田裕貴，安本慶一 Aromug:

糖分摂取量低減を補助するスマートマグカップの設計と基礎評価，マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO
2022）シンポジウム論文集，pp. 981–988 (2022).

17

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
interfaces, Proceedings of the 2020 CHI Conference on
Human Factors in Computing Systems, pp. 1–9 (2020).
[35] Choi, Y., Parsani, R., Roman, X., Pandey, A. V. andCheok, A. D.: Sound perfume: building positive impression during face-to-face communication, SIGGRAPH
Asia 2012 Emerging Technologies, pp. 1–3 (2012).
[36] Ranasinghe, N., Suthokumar, G., Lee, K.-Y. and Do, E.
Y.-L.: Digital flavor: towards digitally simulating virtual flavors, Proceedings of the 2015 ACM on international conference on multimodal interaction, pp. 139–146(2015).
[37] Ranasinghe, N., James, M. N., Gecawicz, M., Bland, J.
and Smith, D.: Influence of Electric Taste, Smell, Color,
and Thermal Sensory Modalities on the Liking and Mediated Emotions of Virtual Flavor Perception, Proceedingsof the 2020 International Conference on Multimodal Interaction, pp. 296–304 (2020).
[38] Castro, J. B., Ramanathan, A. and Chennubhotla, C. S.:
Categorical dimensions of human odor descriptor space
revealed by non-negative matrix factorization, PloS one,Vol. 8, No. 9, p. e73289 (2013).

18

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Vacuum Colorner:

複合現実を用いた掃除における行動変容を促すアプリケーションの提案浜田惇矢 †1
慶應義塾大学総合政策学部

浜中智己，佐々木航 †2慶應義塾大学院政策・メディア研究科
中澤仁 †4慶應義塾大学環境情報学部

大越匡 †3慶應義塾大学環境情報学部

概要のストレスはより健康的に幸福に生活することにおいて妨

一方で，煩わしさや面倒臭さ，ストレスを感じる場合があされない事と，義務感 [3] である．本研究では家事をよりスげになっている．また， 家事がストレスとなる要因は評価

家事は生活する上で日常的に多くの人が取り組んでいる

トレスフリーに娯楽感覚で行うことで義務感を排除するこる．さらに家事に対するストレスは家庭内ストレスの一種とを目的としている．そのためにゲーミフィーケーション

である．家庭内ストレスを日常的に感じ続けることにより，[4] という手法を利用し，より家事を娯楽に近づける．ゲー

人々の主観的健康にも影響を与えることがわかっている．

ミフィケーションとはタスクにゲームの要素を加えること

本研究では，MR（複合現実）を用いて家事における掃除機

で意欲の向上や，ストレスの軽減を図る手法である．本研究がけをストレスフリーかつゲーム感覚で行えるゲーミフィ

ではゲーミフィケーションの即時フィードバックと達成感

ケーションを応用したアプリケーション Vacuum Colornerの項目を利用し，掃除機をかけたところが色で塗られ，かけを提案する．Vacuum Colorner を用いることで，掃除機のたところがすぐわかる即時フィードバック，かけ終わった

位置情報をもとに掃除をした箇所を青，赤，黄色，半透明

タイミングで綺麗に，多く色が塗られていることを確認しの 4 色から好きな色で塗ることができる．これによりユー

達成感を味わうことのできるアプリケーションを開発した．

ザは掃除をした位置を MR 経由で視覚的に認識し，掃除に

視覚情報の追加には複合現実を用いた．複合現実は現実世

対する達成感を感じられる．本システムの有効性を検証し界との相互的なインタラクションが可能であるが故に現実た結果，定量的な比較項目である面積とストレス値におい世界とシステムによる視覚情報の差が少ないため，我々のて，視覚的な介入を行わなかった場合と比較して統計的に

日常生活に溶け込みやすくかつ，新たな価値の創造が容易

有意となった．よって，MR や色塗りといった視覚情報をである．そこで，本研究を通して普段の掃除機掛けに違和

介入方法とすることで，家事における掃除を対象に行動変感のない視覚情報を追加し，色が塗られていくという新た容を促せる可能性を見出した．

な価値を付随できるアプリケーションを提案し，複合現実を用いた掃除機行為への介入による行動変容について調査

1. はじめにした．調査をおこなった掃除機行為に対する行動変容の項

目は面積，距離，時間，ストレス値について評価を行い，面家庭内での家事を苦痛に感じている人は多数存在する．

積とストレス値において無介入時とシステムによる介入時

リンナイ社のアンケート [1] によると家庭内で感じるストレにおいて統計的な有意差が確認された．

スに関する意識調査において 25 ％の人が家事にストレスを

本論文は以下のように構成される．3 章では本研究の関連

感じると回答した．また，家庭内ストレスは自覚的健康度に悪影響 [2] を与えているという事もわかっているため家事研究についてゲーミフィケーションを利用した関連研究とVacuum Colorner: Proposal for an Application to Promote Behavior Change in Cleaning Using Mixed Reality

複合現実を用いた掃除活性化システム「Vacuum Colorner」

†1
†2
†3
†4

複合現実についての関連研究に分けて提示する．3 章ではについての詳細を述べる．4 章では評価実験の手法について述べる．5 章では評価に基づく考察を行い，6 章で本研究

ATSUYA HAMADA, Faculty of Policy Management,Keio
University
SATOKI HAMANAKA,WATARU SASAKI, Graduate Schoolof Media and Governance,Keio University
TADASHI OKOSHI, Faculty of Environment and Information
Studies,Keio University
JIN NAKAZAWA, Faculty of Environment and Information
Studies,Keio Universityのまとめと，今後の展望を結論として述べる．

19

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

2. 関連研究信し，塵濃度をもとに色を変化させたオブジェクトを 3 次

して複合現実を使用している．掃除機行為に対するゲーミ

描画するシステムであった．

元マーカをカメラの画像認識により追跡し位置を合わせて本研究は介入方法にゲーミフィケーションとその手法と本研究ではオブジェクトの位置合わせに誰でも簡単に設

フィケーションの介入についての関連研究と複合現実によ置や入手の可能である QR コードを利用した．それによりる掃除機行為に対する介入についての関連研究の 2 種類に自宅で MR デバイスに加えて，プリンタ等で QR コードを分けて考える．

用意，配置すれば普段の掃除機を用いたとしてもシステムの利用を可能とした．また，QR コードは動画撮影用の撮影

2.1. ゲーミフィケーションを利用した家事促進用カメラではなく空間認識カメラにより位置情報を取得す小笠原ら [5] 市村ら [6] 夛田ら [7] は，は掃除機行為にゲーることができる．そのため，撮影用カメラを作動させる必

ミフィケーションを応用した．また，小坂ら [8] は「掃除機

要がなく動作が軽く，かつ認識対照が掃除機のノズルの分をかける」という行為をゲームコンテンツに設定すること

遠距離になったとしてもスムーズな動作を可能とした．

で子供たちの行動を誘導，誘発し，楽しみながら掃除機かけを行うことを目指すシリアスゲーム「妖怪クリーナーズ」の提案を行った．ホコリセンサを利用し，ごみの中の妖怪を

3. 複合現実を用いた掃除活性化システム

ムの提案を行った．また，その表示は画面だけでなく，実際をかけたところが色が塗られるシステムを実装した．色を吸い込むという対戦型の掃除機がけをすることによるゲー本研究では掃除機をストレスフリーに行うために掃除機に掃除機にもエフェクトがあり，現実空間とゲームをうま塗ること自体にストレス軽減の効果 [10] があるだけでなく，

く結びつけることで，掃除機をよりゲームの感覚に落とし掃除機の重複や掃除残しを確認することで視覚的な楽しさ，込んだ．また，他のゲーミフィケーションを盛り込んだ掃

達成感を味わうことのできる掃除機体験を提供する．シス

除機行為とは違い，現実世界へのアプローチがある．それ

テム構成図は以下の図 1 の通りである．

は視覚的に掃除機で吸い込んだ時にノズルが光るという点である．やはりゲーム画面を通してではなく現実世界に影響することは直感的であり，人々 (特に子供達) の楽しみを掻き立てるものであることが分かった．これら関連研究のようなゲーミフィケーションの掃除機行為への適応は多く行われてきた．その結果として，システム使用時の掃除機行為に対する意欲の向上や意識の変化が見られた．

また，これらの研究では掃除に対して加速度センサやプ

ロジェクタを設置する過程が必要となっていることや対象が子どもであったり，普段の掃除機を利用した状態でシス

図1

テムを利用することが難しかった．本研究では，より掃除機行為に対するゲーミフィケーションを馴染みあるものにシステム構成図

本研究では MR デバイスに microsft 社の hololens2 を利するため，掃除機への設置は QR コードのみとし，気軽に用した．実装には Unity(2020．3．38f1) を用いた．まず，家庭でも再現可能な形をとることとした．また，複合現実を利用することでより現実に近い視覚情報を追加すること

環境認識カメラによって空間の座標を取得する．加えて環

2.2. 家事行為への MR(複合現実) 利用例

た．これら二つの情報から，QR コードの空間内での座標，

境認識カメラより，QR コードを追跡する．掃除機に QRなど，全年齢に向けて行動変容を図れるようにした．

コードを設置することで，実質的に掃除機の追跡を可能にし大きさ，回転を取得し，それをもとにタイルを設置する．タ

本研究では掃除機行為を別のディスプレイを参照するこ

イルは QR コードと同じサイズのタイルを掃除機側に少しとなく直感的にストレスフリーに楽しくすることを目的とずらした位置に配置する．こうすることで，ユーザにまるしているため，複合現実を利用した．ロペズら [9] は MR をで掃除機をかけたところが色が塗られているかのうような用いて掃除の面倒さや手間を解消し，掃除のモチベーショ体験を与える．また，ユーザにとって色塗りが楽しい体験ンを向上して楽しく掃除を行うための掃除活性化システムになるように好きな色で塗る機能を付した．色選択はアプ「Dustoon」を提案した．掃除機状況の可視化することで，リケーション開始時の目線の位置に常駐させる形で表示さ

重複掃除の防止や，掃除不足箇所の特定を可能にした．塵せ，色は 4 色（青，赤，黄色，半透明）を用意し，ボタンを濃度センサから取得した塵濃度を 5 秒おきにデバイスに送押下することで，各色に変更することができる．以上のよ20

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
く，掃除機の追跡を行うこととした．QR コードの追跡は

うに 4 色の好きな色を選択し掃除機をかける事でその色で掃除機をかけた軌跡が見れるアプリケーションを実装した．

Microsoft.MixedReality.QR.QRCodeWatcher という API
プラグインファイル [11] を利用した．本研究では QR コー

使用時の外からの様子を以下の図 2 に示す．

ドにマイクロ QR コードを使用すること，光の反射防止のた

め画用紙にベンタブラックを使用して QR コードを描画することで長い距離においてもサイズの小さい QR コードでの検出を可能としている．180cm の人が使用した際，掃除機のヘッドに取り付けた QR コードまでの距離は約 230cm
である．この時過不足なく反応するマイクロ QR コードのサイズは約 15cm 四方であり, 本研究では約 14cm 四方のQR コードを利用した．
3.3. 色選択

より色塗りを楽しい物にするために好きな色を選択できるようにした．色は全部で 4 色あり青，赤，黄色，半透明である．色選択はボタンでできるようにしている．使用感をhololens2 の使用時と同じようにするために MRTK のボタ

図2

ンオブジェクトを利用している．ボタンの利用感はハンド
トラッキングにより認識している手の人差し指の先にポイシステム使用の様子

ンタが表示されるようになっている．ポインタがボタンに乗っている時，ボタンの前方に透明のボックスが表示される．これにより，ボタン一つ一つが隣り合っていてもどの

3.1. 空間認識

ボタンを参照にしているのか分かりやすくなっている．さ

本研究では hololens2 をデバイスとして使用しており，らに，ボタンを押して選択というテキストを表示し，UI を

hololens2 は 2 種類のカメラを搭載している．1 種類目はデ

分かりやすくしている．ボタンを押した際のトリガーはボバイス中央の環境認識カメラ，2 種類目はデバイスの左右にタンをタッチしている時，押し始めた時，押し切った時等あ

2 つ付いている 4 つの環境認識カメラである．空間認識はるが，本システムではボタンを押し切った時をトリガーとhololens2 を起動したタイミングから常に空間の状態を把握して，タイルのマテリアルの変更を行っている．ボタンはし続ける．これにより，オブジェクトを配置する際により様々なジェスチャーにより出したりしまったりすることも自然に適切な位置に配置することができる．例えば机の裏できるが，掃除機行為の最中に意識せずにボタンが表示すにオブジェクトが回り込んだ場合には表示を止めることや，ることを防ぐため，今回は常にボタンが出ている状態でボ実世界の物体とオブジェクトが重ならないように実装が可

タンの位置は起動時の目線のポジションにする．そうする能である．また，本研究には実装していないが，オブジェク

ことで起動時に色選択をできるようにし，かつ掃除機行為

トに重力をつけた際には床におち，重心の安定した状態にの邪魔にならないようにした．ユーザ側の操作は単純にすなるなど，オブジェクトをより現実世界の物体に近しいもるためにボタン操作のみとしている．

のにすることが可能である．本研究ではデバイスの空間認
識による座標に対して，適切な位置に座標を合わせること

3.4. タイル設置

により，ユーザに直感的な視覚情報を与えている．

空間認識により，周りの空間情報を取得し，QR コード追跡により掃除機の位置情報を空間上の座標として取得する．

3.2. QR コードの座標取得

タイルは厚みのないタイルオブジェクトを使用し，QR コー

本研究では掃除機の検出に QR コードを用いた．掃除ドよりも少し掃除機側にずらして設置する事で掃除機をか機を掃除機であると認識することは技術的に可能である

けた所が色が塗られているように見せる．また，タイルの大が，掃除機を検出する際に使用する撮影用のカメラを起動

きさは設置した QR コードの大きさと同じにしてある．掃しなくてはならないために，動作が重くなる．MR は空間除機の大きさに応じて QR コードの大きさを変えることで把握を正確に行うため，他の動的処理を加えると動作がス

どの掃除機に対してもシステムを利用出来るようにするた

ムーズにならない欠点がある．本研究ではなるべくデバイめである．また，より自然に見せるために，重力や物体の衝

スへの負荷を削減するため，撮影用カメラを用いることな21

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

A 群 (5 名)

B 群 (5 名)

普段通り

普段通り

１分半以上

デバイス装着システム使用1 分半以上30 秒

システム使用デバイス装着30 秒

1 分半以上
30 秒
30 秒

表1

実験概要

C 群 (5 名)

D 群 (5 名)

E 群 (5 名)

F 群 (5 名)

デバイス装着デバイス装着システム使用システム使用

普段通り

システム使用

普段通り

デバイス装着システム使用

普段通り

デバイス装着普段通り唾液アミラーゼ検査 (一回目)唾液アミラーゼ検査 (2 回目)
唾液アミラーゼ検査 (3 回目)
唾液アミラーゼ検査 (4 回目)

突は行わないものとした．物体の物理演算を行わないこと

低い値 [14] となるという日内変動がある．その差には統計によりシステムをスムーズに動作させる目的もある．また，的な有意差が示されていない [15] が，個人差がある可能性

配置には Unity のプレハブにタイルを登録し，プレハブかを考慮し，唾液アミラーゼの絶対値ではなく，SAA0 をス

らオブジェクトを読み込むことで，タイルを配置している．

トレッサーを加える前の唾液アミラーゼ活性 (べ一スライン

色選択により，プレハブの色変更を行っているため，指定しkU/l），SAA をストレッサーを加えた後の唾液アミラーゼた位置に指定した色のタイルを配置している．使用時の様

活性 (kU/l) と定義したとき，子を下記の図 3 に示す．

Δ

SAA − SAA0
× 100
SAA0

(1)

にてアミラーゼ活性の絶対値から変化率 (%) を求め，その数値をストレス値として判定する．変化率が大きい方が，よりストレスを感じたことになる．

実験は 3 工程あり，3 工程を連続で行うため，唾液検査，

1 工程目，唾液検査，2 工程目，唾液検査，3 工程目，唾液
検査という順で唾液アミラーゼを取得する．そのため，1 回
図3の実験で 4 回唾液アミラーゼを取得する，唾液アミラーゼからストレス値を算出する際絶対値と前の値からの差分をシステム使用の様子

記録する．

また掃除機をかけた面積，距離は，掃除機にマウスを取り付けることによって座標を取得し，距離と面積を算出し4. 評価実験

た．使用マウスは ROCCAT 社の Kone Pro Air[16] を使用
した．dpi は専用の dpi 変更ソフトウェアの swarm を利用

4.1. 実験設計

し，50dpi に設定をした．また，距離に関しては 1 フレーム本研究では大学生 30 名の被験者を集め，実験を行った．

ごとに x 座標，y 座標を前のフレームで取得した値と比較

実験は各工程に対し，1 教室（4.05m，8.55m）を自由に掃して距離を算出し，それを距離変数に加算していくことにけてもらうという実験を行う．

離を算出している．面積はポインタに対して，格子状に区除してもらい，最低 1 分半，上限は満足いくまで掃除機をかより，掃除機を始めてから終えるまでのストロークの総距

実験では唾液アミラーゼによるストレス評価と，掃除機切った部分にポインタが入った場合色を塗る仕様にし，色をかけた面積，距離，時間を測る．各工程の前後でニプロ社が塗られている総合計を取得できるようにした．重複を加の唾液アミラーゼモニターを利用して，唾液アミラーゼの味しており，実際に目線で見ている色の塗られた範囲に近値を取得する．中野ら [12] は唾液アミラーゼが急性のスト似した面積を取得した．システム上のエラー等を確認する

レス評価に適していることを示し，快・不快の判別が可能でために，デバイスからのミラーキャストを用いて画面共有あることを示した．唾液は非侵襲で，随時性，簡易性に優を行うことにって被験者の視界を確認しながら実験を進めれ，血液等のように採取がストレス要因にならないことかた．以下の表 1 にに実験概要をまとめる．

ら，短期的かつ快・不快のストレス値を複数回取得する本研究と非常に相性がよいと考えたため，唾液アミラーゼを

4.2. 実験後アンケート

生理的特徴として，朝低く午後に上昇し [13]，就寝中は再びケート内容は年齢，性別，5 段階評価である

ストレス評価指標として採用した．唾液アミラーゼ活性の実験終了後に評価に必要なアンケートを実施する．アン

22情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表2

実験後に行った 5 段階評価のアンケート内容

中央値として 1 の評価が得られた．介入時と比較すると 3

日常的に掃除機をかけるかが掃除機行為が楽しく感じられたことが分かる．普段の掃の差があり，通常の掃除機掛けよりもシステムを使った方

普段の掃除機がけは楽しいか

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

普段の家事にストレスを感じるか

除機がけは中央値として 1 の評価が得られ，また，面倒だと普段掃除機を掛けることにストレスを感じるか感じている (1 を選択した) 被験者は 50 ％存在し，掃除機が何もつけていない時の掃除機がけは楽しかったか

けを面倒だと考えている被験は非常に多いことが分かった．

デバイスをつけているのにストレスを感じたか

これによりシステムを使った掃除機がけは普段の掃除機がシステムを使って達成感を感じたかけに比べて幾分か面白いものであるという評価が得られた．

システムを使った掃除機は楽しかったか

また，モチベーションについてのアンケートでは普段は色を塗ることで掃除が楽しくなったか

中央値として 2 の評価が得られた．対象者が学生であったシステムを使って日常的に掃除をしたいか

ためか掃除機を日常的にかけたいという被験者は少なかった．また，システムを使用した場合では中央値として 2.5 の定性評価では定量評価では得ることのできない楽しさや，評価が得られた．日常的に掃除機を掛けるかの評価に対しモチベーションについて調査することが主な目的である．

て 0.5 高い評価であり，モチベーションの向上についても効

よって，システムを使った際と普段の楽しさやモチベーショ

果がある可能性が示唆される．

ンを比較できるように 5 段階の数値に落とし込んだアンシステムを使って達成感を感じたかというアンケートでケートとした．以下の表 2 に 5 段階アンケート内容をまとは中央値として 4 の評価が得られた．色を塗ることにより，める．

掃除機を行った形跡が見え達成感が得られのではないかと

また，5 段階評価では確認できない部分については記述式考えられる．また，色を塗ったことによる楽しさも中央値で解答を求めた．記述式アンケート項目は，として 4 の評価が得られた．これにより，システムの色塗• システムの良かったところ• システムの改善点

り要素に楽しさがあることが推測される．

記述式のユーザアンケートではシステムの良かった点，改• 実験中にストレスを感じたことがあったか

善点，実験中にストレスに感じた点について解答を求めた．
システムの良かった点については，から構成される．

• ゲーム感覚で快感を感じながら掃除をすることができ，長時間の掃除機がけも苦では無くなった

5. 評価• 近未来的5.1. 定性評価• 掃除したところが可視化できたことで見落としていた

実験参加者 30 名に対して 5 段階のアンケートを行った．

ところを直ぐに発見できる

本アンケートでは 1 がネガティブ，5 がポジティブな評価に• 自分の動きが可視化されて面白かった

なるように設定している．以下の表 3 に得られた評価に対• 掃除した軌道が分かりやすく見えたので，掃除し忘れする平均値をまとめる．
表3

た箇所がないか確認できたなどの回答が得られた．

5 段階評価のアンケート内容に対する評価
質問項目

普段の掃除機がけは楽しいか
日常的に掃除機をかけるか

普段の家事にストレスを感じるか

普段掃除機を掛けることにストレスを感じる

何もつけていない時の掃除機がけは楽しかったか
デバイスをつけているのにストレスを感じたか
システムを使って達成感を感じたか

システムを使った掃除機は楽しかったか
色を塗ることで掃除が楽しくなったか

システムを使って日常的に掃除をしたいか

システムの良かった点について，掃除漏れがなくなること

平均値

により，達成感や楽しさを感じるという意見が最も多かっ

1.8
2.1
3.8
3.3
2.4
2.8
3.2
3.9
3.7
2.8

た．このアンケートより掃除機を掛ける行為はやはり綺麗に掃除できていること，目に見える達成感があることでより楽しく行うことができるのではないかと推測できる．また，視覚的な面白さを追加したことで掃除機行為よりも色塗り行為を優先し，掃除という行為を家事のようなタスク
ではなく，色塗り行為を行った際のおまけのように感じられる人も存在した．色塗り行為をゲームのように感じるという回答も多数あり，本システムを使うことで，たまたま掃除機がかけられたという可能性もあると考えられる．
改善点については，

楽しさのアンケートについて，システムによる介入時では中央値として 4 の評価が得られた．また，無介入時では23

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

中央値
平均値

標準偏差

A
13.4
14.5
5.1

面積

表4
A
106.0
99.6
17.0

面積評価統計値

距離

B
98.2
97.0
14.6

C
108.3
115.5
30.9

A
1.7
1.9
0.5

時間

B
13.4
14.2
5.1

C
18.4
18.6
6.2

B
1.7
1.9
0.5

C
2.3
2.9
1.6

A
35.0
101.3
169.2

表5

システムによる介入時と他群との u 検定結果と p 値

無介入

面積

距離

時間

ストレス値

p = 0.006

p = 0.102

p = 0.182

p = 0.042

装着時

p = 0.002

p = 0.027

p = 0.066

p = 0.008

○
○

×
○

×
×

SRE
B
106.0
125.3
171.0

C
0.0
18.3
115.7

○
○

• 実際にゴミが落ちている時に，色とゴミが混ざってしるため，統計的な有意差を示す．本研究では独立した 2 群• ちょっと重いので，軽かったらいいかなと思った

れゆえ，本研究では正規性のない/分からない独立した 2 群

まうのではないかと思った

比較かつ，データに必ずしも正規性があるとが限らない．そ比較を行うマン・ホイットニーの U 検定を用いて有意差を• 装着しているものが少し重かった

検証した．

• 部分的ではなく，軌道に色をつけるといいと思った

データの評価値は以下の表 4 のとおりである．

等の意見が得られた．

• A: 無介入時

もっと面白くできるという回答もあり，具体的には音楽を• B: デバイス装着時つけることが挙げられた．また，システムで色を塗る関係• C: システム使用時

上その部分の視界が遮られることで，ゴミが見つけづらく• SRE: ストレス値

なってしまうという意見がみられた．これについては，逆に掃除機をかけていない部分に色を塗り，掃除機をかけた

数値で見るとデバイスをつけている際と，何もつけていところの色を消すことが考えられるが，実際に色を塗ってない時の差はあまり無いと考えられるが，システムを使っの部分は個人ごとに一長一短である．しかしながら，デバ

計値だけでは個人差につき偶然の結果が得られた可能性がいくアプローチを楽しい，面白いという意見があるため，こた際には面積が大きくなっていることがわかる．また，統イスのカメラから，ゴミの検知を行いアラートを出すなど，あるため．統計的有意差を示すために行ったマンホイット

視界が悪くなることを補える要素をシステムに追加するこ

ニーの u 検定の結果を下記の表 5 に示す．u 検定の帰無仮とができれば改善できると考えらえる．デバイスの動作の説は 2 群に差がないことであり，有意確率は 5 ％とした．

関係上綺麗に色を塗ることは難しい，そこについて改善とシステムを利用した際に掃除する面積が増えたことにつしている回答が多くみられた．もしスムーズな動作を必要

いては何もつけていない時，デバイスをつけている時とどろう．

おける優位性が示された．また，ストレス値においても何とするのであれば，違うアプローチが必要となってくるだ

ちらと比べても統計的有意差が示され，システムの面積に実験中ストレスを感じた点についてアンケートをとったもつけていない時とシステム使用時，デバイス装着時とシが，ほとんどがデバイスに対する不満であった．デバイス

ステム使用時に統計的な有意差があることが示された．こに対する不満ではやはり重量感や，装着時の不快感が挙げ

れによりシステムを使用することでストレスが軽減されてられた．やはりデバイスの装着自体にストレスを感じてた

いることが統計的に示され，システムのストレスに対する人は多かった．その中には不慣れであるからであるという有効性を明らかにしている．

理由も含まれていたが，初めて使うデバイスとしてはやはりストレスに感じると推察できる．

6. 考察

6.1. 定性評価に対する考察

5.2. 定量評価

定性評価では大学生 30 名に対するアンケートにより，現定量評価では主に何もつけていない時とシステム使用時

状普段の家事や，掃除機行為に対してストレスを感じていを比べどのような変化があったかを検定を通して評価した．

る人がほとんどであった．システムを利用した人は他の条

特に唾液アミラーゼなど，個人差が生じるデータを評価す

24情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
件と比較し楽しんだ傾向にあった．その要因として達成感取得し，掃除機をかけた位置座標により近い，メッシュに測される．また，普段の掃除意欲とシステムを使った際のである判定や掃除機の位置情報との位置合わせを行う必要

色付けを行う方法が考えられる．その場合，その地点が床や色塗りの要素を追加することで楽しさを感じたことが推がある．メッシュに色付けを行う際各メッシュの隙間を埋

掃除意欲を比べると，システムを使った方が意欲が相対的めるようにするとより，きれいに色付けをすることが可能に高い結果が得られた．これはシステムを使った掃除機行となるはずだ．また本研究では実験の対象を大学生とした．

為が楽しいものであるという認識から意欲向上が見られた

しかしながら，掃除機がけをした部分が塗られていくゲーと考えられる．

ム性は大学生には少し単純すぎたと考えられる．一方で小システムの良い点として，軌道が見えることで掃除が丁学 3 年生以下がシステムを使用した際，とても熱中して掃寧になったり，達成感を感じたり，意識が変化することが挙げられた．それに対し，システムの改善点では動作が重い

除機をかけている姿が見受けられた．本研究では主な評価ことに起因する色が綺麗に塗られないことや，デバイスと指標を唾液アミラーゼによるストレス値としたが，意欲向の相性の問題である，目がチカチカする，デバイスが重い，上や，掃除を楽しいんでいるかという指標で，子供を対象

視界が狭いなどの回答があり，これらのほとんどはデバイとした実験であれば，MR や本システムの通常に比べた有スの改善により解決すると考えられる．

効性がより大きく示せると示唆される．また，実験で対象時に解決できる技術は見受けられず，デバイスの軽量化，処掃除機がけによる達成感がより失われてしまっていたよう

現状の段階ではスムーズな動きやデバイスの改善点を同とした教室が元々綺麗に保たれていたこともあり，実際に理能力の向上を待つ他ない．しかしながら，本システムにおに感じる．ゴミが少ない環境での掃除機掛けだったので実いて改善点がありながらも，通常の掃除機行為と比べると験自体を作業のような感覚で取り組み，その結果短時間で楽しさや意欲の点でポジティブな効果が見られており，MR

掃除機掛けを終わらす被験者が多かったのではないかと考えられるので，実験環境にゴミやゴミに類するものを用意や掃除行為に対しての色塗りのアプローチが効果的である

することでより正確なデータが取れたと推測される．また，と推測される．

ゴミを用意することでゴミを何 % きれいにできたかなど違

6.2. 定量評価に対する考察

う評価指標で評価することも考えられる．

面積や距離においては色塗りの要素があるが故に逆に丁寧

8. 結論

面積とストレス値においてシステムの優位性が示された．

にかけている様子が見受けられたが，それ以上に掃除時間

本論文は健康な生活を促進するために，家庭内ストレスが長かったことから，面積や距離の値が大きくなったものの削減と家事の意欲向上を目的とし研究を行った．その手であると考えられる．距離に関しては無介入時のストロー法としてゲーミフィケーションの要素である即時フィードクの速度が非常に速い被験者が数名いたため，統計的な有バックや達成感の要素を加えることで目的を達成できるよ

意差が出せなかったと考えらえる．時間においては 1．5 以

うな行動変容を促した．ゲーミフィケーションの要素をあ上の制約をかけてしまったが故にほとんどの被験者が 1．5

らゆる家事に応用できると考えたのが，色塗りにより掃除分で掃除機掛けをやめてしまったことが，統計的な有意差をした形跡をリアルタイムに確認できるという機能である．

が出せなかった原因であると考えられる．しかしながら，距本研究ではその中で掃除機をピックアップし，掃除機をかけ離，時間に関しても中央値や平均値だけでみると優位性がたところが色で塗られていくシステム (Vacuum Colorner)

見てとれ，データの数を増やすなどすれば統計的な有意もを提案した．システムは MR 技術を用いたもので hololens2示せるのではないかと考えられる．また，デバイスをかけにて実装を行った．システムでは色選択を行ったのち，掃除た際のストレスは定性評価ほど大きいものは得られていな機を掛けると掃除機に取り付けた QR コードを追跡し，QR

かったが，明らかにデバイスをつけた際の評価が低いこと

コードから掃除機をかけた形跡を算出し，選択した色のタが多くこれは視界が狭まっていることや，デバイスのへのイルを配置していくというものである．空間認識に優れた

不慣れさからくる物理的なものであるとも考えられる．

MR デバイスで実装を行うことでより現実に近い視覚情報を与えた．システムの有効性を示すため 30 名の大学生を被7. 今後の展望

験者とし実験を行った．実験では掃除意欲，掃除の楽しさ，
面積，距離，ストレス値，時間について比較を行うため，定本システムは少し早く掃除機がけをすると，QR コードの性的なアンケートと定量的な数値を用いてシステムの有効検出が遅れてしまい，タイルとタイルに隙間が生まれてし性を示した．意欲，楽しさ，ストレス要因については 5 段階

まう．隙間が生まれるときれいに色が塗られているようにのアンケートと記述式のアンケートにて評価を行った．面は見えなくなってしまう．改善方法として空間メッシュを25

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
積，距離は掃除機につけたマウスの座標データから値を算

No. 10, pp. 757–759 (1987).
[14] Kivelä, J., Parkkila, S., Metteri, J., Parkkila, A.-K.,
Toivanen, A. and Rajaniemi, H.: Salivary carbonic anhydrase VI concentration and its relation to basic characteristics of saliva in young men, Acta physiologica scandinavica, Vol. 161, No. 2, pp. 221–225 (1997).
[15] Salvolini, E., Mazzanti, L., Martarelli, D., Di Giorgio,R., Fratto, G. and Curatola, G.: Changes in the composition of human unstimulated whole saliva with age,
Aging Clinical and Experimental Research, Vol. 11, pp.
119–122 (1999).
[16] roccat:kone pro air.
https://jp.roccat.com/
products/kone-pro-air.

出し，ストレス値は唾液アミラーゼの変化率から値を求めた．以上の実験から，意欲や楽しさ，面積，ストレス値において何もつけていない普段の掃除機かけよりもシステムを使用した掃除機掛けに優位性が示された．これにより，MRや色塗り効果を交えたシステムは掃除機掛けに効果があり，これは他の家事にも応用可能であると考えられる．

謝辞 本研究成果は，国立研究開発法人情報通信研究機
構の委託研究（05401），JSPS 科研費 JP21K11853，JST

RISTEX (JPMJRX21J1) の支援を受けたものである．

参考文献[1] リンナイ株式会社【熱と暮らし通信】 (2018). https://www.
rinnai.co.jp/releases/2018/0515/.
[2] 卯津羅祥子，ウヅラサチコ職場, および家庭におけるストレス要因が自覚的健康度, 心理学的健康度に及ぼす影響 (2002).
[3] ゲンナイ製薬株式会社【プレスリリース・ニュースリリース】. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.
000038158.html.
[4] Seaborn, K. and Fels, D. I.: Gamification in theory
and action: A survey, International Journal of humancomputer studies, Vol. 74, pp. 14–31 (2015).
[5] 小笠原遼子，山木妙子，塚田浩二，渡邊恵太，椎尾一郎インタラクティブな掃除機，エンタテインメントコンピューティ[6]

ング 2007 講演論文集 (2007).

市村哲，矢澤崇史，戸丸慎也，渡邉宏優ほか家事をゲーミ

フィケーション化する試み˜ 掃除への適用˜，マルチメディア,
分散協調とモバイルシンポジウム 2014 論文集， Vol. 2014,

pp. 1285–1290 (2014).

[7] 菅野恭平 川畑裕也夛田一貴 VACUUU(・∀・)UUUM，日本
バーチャルリアリティ学会大会論文集， Vol. 19.
[8] 小坂崇之ほか妖怪クリーナーズ: 現実世界の掃除をゲームコンテンツにしたシリアスゲームの提案，エンタテインメント

コンピューティングシンポジウム 2016 論文集， Vol. 2016,
pp. 148–151 (2016).
[9] Kaeriyama, Y., Yokokubo, A. and Lopez, G.: Dustoon:Support System for Improvement of Cleaning using Dust
Sensor and Mixed Reality, IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep., Vol. 120, No. 319, pp. 42–44 (2021).
[10] 竹島由起，山田晃子秋野暢子と一緒に楽しもう! 5 分でできるシンプル健康法 (8) ストレスが消える塗り絵，日経ヘルス，Vol. 4, No. 13, pp. 52–54 (2001).
[11] Microsoft:
QR コ ー ド 追 跡 の 概 要.
https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/
mixed-reality/develop/advanced-concepts/
qr-code-tracking-overview.
[12] 中野敦行，山口昌樹唾液アミラーゼによるストレスの評価，バイオフィードバック研究， Vol. 38, No. 1, pp. 3–9 (2011).
[13] Jenzano, J. W., Brown, C. and Mauriello, S. M.: Temporal variations of glandular kallikrein, protein and amylasein mixed human saliva, Archives of Oral Biology, Vol. 32,

26

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

水分補給支援システムと行動変容検証

元川錦 †1
青山学院大学

横窪安奈 †2
青山学院大学

ロペズギヨーム †3
青山学院大学2023 年 2 月 17 日
1. はじめにに注目しシステムを開発した．システムは適度なタイミン

人は一定の水分を補給しなければ生きていくことができな

ザに水分補給が不十分であることを想起させ，それ以上こグで水分補給できていないと，内容物が溢れてしまいユー

水は体内において多方面に渡って重要な役割を担うため，

ぼさないように促す．本システムではアンケート結果から

い [1]．厚生労働省が推奨する 1 日の水分補給量は 1.2L で飲水量の向上が示唆された．長田ら [5] は，コップにセンサある一方，人間は一度に大量の水を吸収することができず，を埋め込んだインテリジェントコップを作成し，服薬の際

1 時間あたり 250ml が限界である．水分補給の重要性は老に十分な量の飲水を促すシステムを開発した． その結果，

若男女問わず広く知られているが，知らず知らずの内に水分

飲水量の測定が可能になり，多くの被験者が指定された飲不足になることが多く，水分補給の重要性は認知していて水量を飲み切った．これにより，患者への適切な服薬指導も，適切な水分摂取量を認知していないことが多い．2019

が可能であることが確認された．Lessel ら [6] は重量から水年にサントリーが水分摂取に関する調査として，全国の 20

分量を測定するコースター型デバイスを開発し，ユーザの歳以上のオフィスワーカー 1600 人を対象に水分摂取量の

水分補給状態を反映したスマートフォンゲームを提案した．

アンケート調査を実施した． 本調査によると，約 9 割のオ

本システムでは，飲水量が向上し，水分補給の促進に効果

フィスワーカーが自分自身が 1 日の中で摂取する飲料，すがあることが明らかになった．一方で，スマートフォンのなわち水分量は 500ml ペットボトル 2 本分である １ L 以

ゲーム機能を用いたフィードバックによる有意差はみられ下であると回答した．これはオフィスワーカーの約 9 割がなかった．

一日に必要な水分量を補給できておらず，慢性的な水分不以上のように，現在様々な手法を用いた水分補給支援シ

足であることを示している． 加えて，1 日に必要だと思う

ステムが研究開発されており，ユーザーに水分補給不足を水分量として，最も適当な水分摂取量を調査したところ，6

認識させ，促進させることが可能である．一方で，[3] のシ

割のオフィスワーカーが 1 日に摂取するべき水分量の不足

ステムではボトル内の水分があふれてしまうことによるリを認識できていないことが明らかになった．総務省の発表

スクが大きく、このようなシステムを実際のオフィス環境[2] によると，水分不足が大きく関与しているとされる熱中で使用したり，持ち歩いたりすると，周囲の電子機器の故症による救急搬送人員は 2020 年 6 月から 9 月の全国におい障につながる可能性があり，実用的では無い．[5] や [6] のて累計 6 万人超で，そのうち約半数が自宅にいたにもかかような持ち運びに適さないシステムでは，日常生活を通しわらず発症しており，いつ，どこにいても水分不足になるとての支援が難しく，利用シーンが限定されてしまう．この考えられる．以上のことから，ユーザの水分補給状態に加ように，これらの既存システムは，制約のない現実的な環

え，発汗などによる健康状態や，ユーザがいる環境の温度・境において，自然な形で水分補給を促すことを可能にする

湿度などの環境情報を総合的に考慮したタイミングでのサ

トラッキングシステムとしては多くの制限があると考える．

ポートが必要かつ効果的である．

そこで，本研究では，これらの制約や実用性の課題を踏まえて「日常生活どこでもいつでも使用できるシステム」を実現

2. 関連研究することでユーザの水分補給を支援できると考える．加えて，上記の問題を解決するために，物理駆動型情報提示手法

水分補給や飲料容器に着目した研究は以下のようなものを採用する．物理駆動型情報提示は，ウェイトレスがコーがある．Beddoe ら [3] は Nudge Technology と呼ばれる，ヒーを運んでくるように自然でわかりやすく，有用である

ユーザに適切な選択や危険回避を人に促す仕掛けや手法 [4]と考える．また，これまでに開発された水分補給新システ
ムではユーザの水分補給に基づいた支援はされているもの

Hydration Support System and Behavior Change Verification
†1
†2
†3

の，水分補給支援で考慮されるべきユーザの健康状態や環NISHIKI MOTOKAWA, nmotokawa@wil-aoyama.jp
ANNA YOKOKUBO, yokokubo@it.aoyama.ac.jp
GUILLAUME LOPEZ, guillaume@it.aoyama.ac.jp

境情報は全く考慮されておらず、ユーザの状態を踏まえた

27

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
支援がされていないのが現状である．そこで，本研究では，
上記の課題を解決するために，ユーザの生体情報に基づく
パーソナライズされた情報提示を用いることで，ユーザの生体情報とユーザのいる環境に応じてパーソナライズされた情報提示の実装を行う、パーソナライズされた情報提示
は，運動などによる発汗で知らぬ間に消耗した水分を補給することができるため，有用だと考える．

3. HydReminder
3.1. システム概要

本研究では，水分補給不足を通知し，適切なタイミン

グで水分補給不足を解消するための水分補給支援システ
ム HydReminder を開発し，その有用性を検証した．Hy-dReminder は，ユーザの生体信号をもとにパーソナライズ

することで，理想的なタイミングで水分補給を促すことができるウェアラブル・デスクトップ両対応型水分補給支援シ

図2

ステムである．HydReminder は，水分補給の「Hydration」と思い出させるものの「Reminder」を組み合わせた名称でHydReminder デスクトップモード

ある．コースター型デバイス・キャップ型デバイスの内側に運動状態として利用される．また，制御部と有線で接続さ

プ内側に搭載された環境センサでユーザのいる環境の温度中症の危険度や環境の極端な乾燥度合いを判断するために搭載したセンサでユーザの水分補給状況を，同じくキャッ

れた環境センサからユーザ環境の温度と湿度を取得し，熱と湿度を，そしてユーザの手首に装着したスマートウォッ

利用する．そして，これらの健康状態や運動状態，危険度

チでユーザの心拍数をそれぞれ測定する．ユーザの水分必を踏まえた水分補給ができているかを確認するために，デ

要度に対し，水分補給が不足すると，ウェアラブル・デスク

スクトップモードでは，ロードセルから水分量を，ウェアラ

トップ両モードに対応したフィードバックを通して，ユーブルモードでは，赤外線距離センサから容器内の水面まで

ザへ水分不足を伝達する．HydReminder のシステム構成

距離を用いて，ユーザが十分に水分を補給しているかどうを図 1，デバイスを図 2，図 3，利用イメージを図 4 図 5 にかを判断する．ユーザが十分な水分補給をしていない場合，それぞれ示す．

キャップ型デバイスはアラート音を発し，スマートウォッ
チの画面には水分補給を促すメッセージが表示される．ス
マートウォッチ上の支援メッセージの様子を図 7 に示す．

3.3. HydReminder デバイス

HydReminder はコースター部とキャップ部の二種類のデバイスから構成される．コースター部分は車輪駆動型デバイス（toio core cube*1 ) を固定するための部品Ｃ．ロー

ドセル，アナログ・デジタルコンバータ（HX711），制御部

図1(M5 ATOM Lite) を固定するための部品 B．これらを格納する外壁の部品 A の 3 部品で構成されている（図 8）．コー

HydReminder のシステム構成

スター部分はいずれも 3D プリンタを用いて出力した．ロー
ドセルは上下を 3D プリンターで出力した板で固定し，コー

スター型デバイスに置かれた飲料容器と中身の水分の重量

3.2. 水分補給必要度判定アルゴリズムを測定する．測定されたセンサデータはアナログ・デジタ

システム遷移図を図 6 に示す．制御部は，クラウドホス

ルコンバータ（HX711）を介して接続された制御部へ送信

ティングの NoSQL データベースである Firebase Realtime

され重量へ変換される．制御部はロードセルと有線で，車Database を介して，スマートウォッチからユーザの心拍数を取得する．取得した心拍数データは，ユーザの健康状態や*128

toio core cube， Sony，https://toio．io/

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図7

図3

スマートウォッチ上のフィードバックの様子

HydReminder ウェアラブルモード

図4

ド）

輪駆動型デバイスと BlueTooth でそれぞれ接続しており，

ロードセルから取得したセンサデータを重量に変換し，水HydRemidner の利用イメージ（デスクトップモー

分補給しているか否かを認識する．

型デバイスを配置し，パーツ B にはロードセルとアナログ・めの部品環境センサと制御部を固定するための部品ペット

下を 3D プリンターで出力した板で固定し，コースター型デデジタルコンバータ，制御部を設置した．ロードセルは上

ボトルキャップ部分は ToF センサと制御部を固定するた

バイスに置かれた飲料容器と中身の水分の重量を測定する．

ボトルキャップとして固定するための部品の 4 部品で構成測定されたセンサデータはアナログ・デジタルコンバータ

されている（図 9）．コースター部分はいずれも 3D プリンタを用いて出力した．使用した 3D プリンタは XYZ Printing（HX711）を介して接続された制御部へ送信され重量へ変換出力し造形することが可能である．パーツ C には車輪駆動

スと BlueTooth でそれぞれ接続しており，ロードセルからされる．制御部はロードセルと有線で，車輪駆動型デバイ

社製の da vinci super であり，樹脂フィラメントを熱して29

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図 6

Power switch for the control unit attached to awheel-driven device．

図5

ド）

HydRemidner の利用イメージ（ウェアラブルモー

取得したセンサデータを重量に変換し，水分補給しているか否かを認識する．これらの部品を統合するために，「卓上でも邪魔にならない大きさ」「部品をすべて配置できる」を満たす最小サイズで外壁シェルを作成し，パーツを格納している．

3.4. HydReminder のモード

HydReminder はデスクトップモードとウェアラブルモー

ドの 2 モードから構成される．デスクトップモードは主に

図8

デスクワーク中などで使用し，物理駆動型情報提示による支援を行う．ウェアラブルモードは移動時や運動時などで使用し，スマートウォッチ画面のメッセージとアラート音

コースター部のデバイス構成

ザの心拍数を取得する．ユーザが十分な水分補給をしていによる支援を行う．デスクトップモード時のデバイスの様ない場合，bluetooth 接続している車輪駆動型デバイスを駆子を図 2 に示す．デスクトップモード時はコースター型

動しユーザへ水分不足を知らせる．その際，ペットボトル

デバイスにキャップ型デバイス球体上部をドッキングしたから水分補給をする際にペットボトルのふたを開け口元ま状態で使用する．コースター内部に設置されたロードセル

でもっていき，卓上へ置くまでの一連の動作にかかる時間

から圧力データを取得し，アナログ・デジタルコンバータを計測した結果，最短で５秒以上かかることから，不正防止（HX711）を介して接続された制御部へ送信され重量へ変を目的として 5 秒以上圧力が計測されなかった場合のみシ換される．制御部はロードセルが圧力を検知不能になった

ステムはリセットされ，toio の駆動時には toio は停止する

際，コースターデバイスからボトルが持ち上げられ飲水し仕組みになっている．利用者が水分補給を終え，水分補給ているとする．また，ドッキングしている球体上部に設置し容器をコースターに戻すと，コースターは来た道を戻り，元た環境センサからユーザの周辺環境温湿度を計測し，クラの位置で待機する．

ウドホスティングの NoSQL データベースである Firebase

ウェアラブルモードのデバイスの様子を図 3 に示す．

Realtime Database を介して，スマートウォッチからユー

ウェアラブルモード時はコースター型デバイスを使用せず，

30

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

4.2. HydReminder の有無による水分摂取量・回数の比
較HydReminder を 1 時間使用した場合と使用していない

場合において水分摂取量および水分摂取回数の比較を行った．水分摂取量を比較した結果を図 10，水分摂取回数を比較した結果を図 11 に記す．結果を見ると水分摂取量では10 人中 9 人の水分摂取量が増加した．水分摂取回数では 10
人中 7 人の水分摂取回数が増加し回数が減った被験者はい
なかった．

図9

ボトルキャップ部分のデバイス構成

キャップは球体の状態で使用する．球体下部に配置された

赤外線戦距離センサから容器内の水面まで距離を用いて，ユーザが十分に水分を補給しているかどうかを判断する．
球体下部に配置された制御部は，デスクトップモード時同様に，Firebase Realtime Database を介して，スマートウォッ

チからユーザの心拍数を取得する．同様に球体下部に配置

図 10

され，制御部と有線接続している赤外線戦距離センサからComparison of the amount of water consumed byeach subject (ml)

容器内の水面まで距離を計測し，ユーザが十分に水分を補給しているかどうかを判断する．また，球体上部に設置した環境センサからユーザの周辺環境温湿度を計測し，熱中症の危険度や環境の極端な乾燥度合いを判断するために利用する．ユーザが十分な水分補給をしていない場合，制御部からアラート音を発し，スマートウォッチ上に支援メッ
セージを表示する

4. ユーザビリティ検証実験

4.1. ユーザビリティ検証実験の概要

HydReminder のユーザビリティ検証実験では，10 代から 50 代までの男女 10 名を被験者とした．被験者には 2 日間に分け HydReminder を使用した場合と使用しなかった

図 11 Comparison of water intake frequency per subject(times)

場合で，1 時間もしくは 9:00〜12:00・13:00〜18:00 の計 8

時間の日常生活中に普段通りの生活をしてもらった．実験

は，被験者が普段生活している空間で行い，極端な乾燥や湿度，気温のある環境にいる場合もあったことから，周辺環

また，HydReminder を 9:00〜12:00・13:00〜18:00 の計

境が水分補給に影響を及ぼす可能性があると考える．実験

8 時間使用した場合と使用していない場合において水分摂取終了後にアンケートに回答してもらい，水分摂取量を実験

量および水分摂取回数の比較を行った．水分摂取量を比較

担当者がデジタルスケールにて計測した．また，提案シスした結果を図 12，水分摂取回数を比較した結果を図 13 にテムの印象を評価するために，HydReminder のユーザビリ

記す．結果を見ると水分摂取量では 10 人中 10 人の水分摂ティの受け止められ方について測定するために SUS を用い取量が増加した．水分摂取回数では 10 人中 9 人の水分摂取

たアンケートおよび自由記述のアンケートを実施した．

回数が増加し回数が減った被験者はいなかった．

31

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表1

SUS score per subject used for 1 hour(points)

Subject

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Ave

Score

87.5

80

90

77.5

75

97.5

75

92.5

87.5

90

85.25

表2

SUS score per subject used for 8 hours(points)

Subject

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Ave

Score

82.5

82.5

82.5

80

77.5

85

80

82.5

95

85

83.25

10 人の平均スコアは 83.25 点であった．以上の結果から，HydReminder は非常に優れたユーザビリティであることが示された．

4.4. 考察4.2 節で述べたように，HydReminder を使用した場合と使用していない場合において，HydReminder の有無による実験結果を比較したところ，HydReminder を 1 時間使用した被験者 10 名中 9 人の水分摂取量が増加し，10 人中 7

人の水分摂取回数が増加し回数が減った被験者はいなかっ

図 12Comparison of the amount of water consumed byeach subject (ml)た．また，HydReminder を 8 時間使用した被験者 10 名中

10 人の水分摂取量が増加し，10 人中 9 人の水分摂取回数が増加し回数が減った被験者はいなかった．この結果から

HydReminder を比較的長時間使用することで，システム使用の効果がより現れる可能性が考えられる．加えて，システ
ム未使用時に 8 時間で 300ml に満たない量しか水分補給をしていない被験者 2 人において，システムを使用すること

で 2 倍近く水分摂取量を増加させることができた．このことから，普段の水分摂取量が少ないユーザが HydReminderを使用することで，より効果が表れる可能性がある．また，
表 1，表 2 からわかるように，HydReminder を 1 時間使用した被験者の SUS 平均スコアが 85.25 点．HydReminder

を 8 時間使用した被験者の SUS 平均スコアは 83.25 点とSUS スコアの平均である 68 点を上回っていた．そのため，

図 13

Comparison of water intake frequency per subject(times)

HydReminder は非常に優れたユーザビリティであることが示された．アンケートの自由記述欄からは「こんなに飲む必要があるとは知らなかった」「スタイリッシュなのでオ4.3. SUS による評価

フィスでも使いやすい」「動くと飲まなきゃって気持ちにな

HydReminder のユーザビリティ検証実験では SUS を用いたアンケートを実施した．それぞれの項目から 100 点る」との意見があった．一方で，「ちょっと大きい」「わざわざドッキングさせなくてもいいかも」との意見があった．

を基準としたスコアを計算し，ユーザビリティを数値化しそのため，デバイスのデザインや仕様をより改善していく

た．その結果を表 1，表 2 にそれぞれ記す．結果を見ると，必要があると考える．以上の結果から HydReminder を使

HydReminder を 1 時間使用した 10 人全員で SUS の平均用することにより，ユーザへ適切なタイミングで水分補給

85.25 点であった．また，HydReminder を 8 時間使用した可能になると考える．

スコアである 68 点を超えており，10 人の平均スコアはの必要性を知らすことができ，水分補給を促進することが10 人全員で SUS の平均スコアである 68 点を超えており，

32情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図 14

被験者 A の水分摂取量の推移

5. 行動変容検証実験

煩わしい」「システムを使うことで『そろそろ飲んだほうがザの行動や習慣に変化が起こるかを検証するために水分摂があれば続けられそう」などの意見があった．以上の結果

いいかも』と思うようになった」「頑張って飲んだ報酬とか本研究では，HydReminder を習慣的に使用した際にユーから，ユーザの普段の水分補給習慣によっては 1 週間続け

取量の計測およびアンケート調査を行った．

て HydReminder を使用するだけでもその後の水分補給習
慣に変化を与える可能性が示された．

5.1. 実験方法及び評価方法

HydReminder を習慣的に使用した際にユーザの行動や5.3. 考察

習慣に変化が起こるかを検証するために水分摂取量の計測

5.2 節で述べたように，HydReminder を一定期間使用しおよびアンケート調査を行った．行動変容検証実験では，た結果，水分補給行動に大きな変化は見られなかったもの

10 代から 30 代までの男女 3 名を被験者とし，被験者にはの，事後アンケートにおいて，「システムを使うことで水分

平日 5 日間を 3 週間計 15 日間にわたり HydReminder を使補給への意識は変わりましたか？」という問いに対し，被験用した場合と使用しなかった場合で，9:00〜12:00・13:00〜

者全員が「変わった」と回答した．ユーザの普段の水分補給

18:00 の計 8 時間日常生活中に普段通りの生活をしてもらっ習慣によってはその後の水分補給習慣に変化を与える可能た．なお，実験 1 週目と 3 週目は HydReminder デバイス性が示された．アンケートの自由記述欄からは「特定のデのみ使用し，特にフィードバックを行わず，実験 2 週目のみバイスを使わなくてはならないという制限が少し煩わしい」

HydReminder のデバイスとシステムを使用してもらった．

「システムを使うことで『そろそろ飲んだほうがいいかも』

実験は，被験者が普段生活している空間で行い，極端な乾燥と思うようになった」「頑張って飲んだ報酬とかがあれば続や湿度，気温のある環境にいる場合もあった．そのため周けられそう」などの意見があった．以上の結果から，大きな辺環境が水分補給に影響を及ぼす可能性があると考える．

変化が見られなかった要因として，長期間使用することによってシステム使用の煩わしさを感じたり，より多く水分

5.2. 行動変容検証実験の結果補給することのメリットを感じにくい点などが考えられる．

水分摂取量および水分摂取回数の比較を行った．結果を

このことから，システムをより使いやすくすることや使用

図 14 にそれぞれ示す．全被験者において HydReminder を期間に応じてユーザへ報酬を与えるといった改良を行うこ

使用しなかった 1 週目に比べて使用した 2 週目の平均水分とで HydReminder の使用による更なる行動変容を促せる

摂取量・摂取回数は増加するという結果になった．また，再可能性があると考える．加えて，水分摂取量増加によるメび HydReminder を使用しなかった 3 週目は HydReminder

リットに合わせた目標設定などでユーザの水分補給へのモを使用した 2 週目に比べて平均水分摂取量・摂取回数は減

チベーションを向上・保持することも重要であると考える．

少し，同じく HydReminder を使用しなかった 1 週目と比また，今回の実験では実験環境やユーザの行動にばらつべて大きな変化は見られなった．一方で，HydReminder をきがあり，制限なく実施されたことから，周辺環境状態など使用しなかった 1 週目に比べて HydReminder 使用後の 3

外的要因による変化の可能性も考えられる．そのため，外週目に水分摂取量が増加した被験者もいた．加えて，事後的要因による影響を可能な限り排除した実験環境下での実アンケートにおいて，「システムを使うことで水分補給への験を行い，さらに多くのデータを取得する必要があると考意識は変わりましたか？」という問いに対し，被験者全員える．

が「変わった」と回答した．アンケートの自由記述欄からは実験中のユーザのいた環境の温湿度の割合を表 3 に示す．

「特定のデバイスを使わなくてはならないという制限が少し

33

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
結果を見ると，気温 25◦ C 以下，湿度 40% 以上のデータが状態を考慮したシステムへと改良できると考える．また，集中して実施したことや，ユーザがオフィス等の比較的空自由記述欄からは「頑張って飲んだ報酬とかがあれば続けら

多く，大半を占めている．この原因として，本実験は冬季に

HydReminder を用いた行動変容検証実験のアンケートの調整備された空間にいたためと考えられる．そのため，今れそう」という意見があった．現状では，システムを終了し後の実験を通して高温多湿時に HydReminder を使用しててしまうとこれまでの水分補給結果が失われてしまうため，水分補給履歴をデータベースに保存し，月別，週別などでもらい有用性の検証をする必要があると考える．
表3

可視化することで長期的なモチベーションの向上につなげ，ユーザの水分補給習慣をより良くしていきたいと考える．

Percentage of temperature and humidity during theexperiment (%).
Temp(◦ C)/Humi(%)-30%

30%-40%40%--25◦ C

22.3

17

49.2

25-30◦ C

2.1

1.9

6.6

◦

0.8

0.1

0

30 C-

謝辞

本研究は，セコム科学技術振興財団の研究助成を受けたものである．

参考文献[1] サ ン ト リ ー サ ン ト リ ー 次 世 代 環 境 教 育「 水 育 人

間 」と 水 の 関 わ り ，サ ン ト リ ー（ オ ン ラ イ ン ），https://mizuiku.suntory.jp/kids/study/n004.html 2021-712.

6. まとめ[2]

本研究では，水分補給不足を通知し，適切なタイミン

グで水分補給不足を解消するための水分補給支援システ

総 務 省 令 和 ２ 年（ ６ 月 か ら ９ 月 ）の 熱 中 症に よ る 救 急 搬 送 状 況 ，消 防 庁（ オ ン ラ イ ン ），https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/items/
heatstroke geppou 2020.pdf 2021-7-12.
[3] Beddoe, A., Burgess, R., Carp, L., Foster, J., Fox, A.,
Moran, L., Bennett, P. and Bennett, D.: Disruptabottle:
Encouraging Hydration with an Overflowing Bottle, Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human
Factors in Computing Systems, CHI EA ’20, New York,NY, USA, Association for Computing Machinery, p. 1–7(online), 10.1145/3334480.3382959 (2020).
[4] 井 原 敏 宏「IoT と AI 普 及 の 鍵 は Nudge」NTT フ ァ
シ リ テ ィ ー ズ が 実 証 ，日 経 XTECH（ オ ン ラ イ ン ），https://xtech.nikkei.com/it/atcl/news/17/011802980/
2021-7-12.
[5] 長田拓也，鈴木拓央，中内 靖インテリジェント・コップによる服薬指導支援システムの提案，日本機械学会論文集， Vol. 83,
No. 853, pp. 1–7 (2017).
[6] Lessel, P., Altmeyer, M., Kerber, F., Barz, M., Leidinger,
C. and Krüger, A.: WaterCoaster: A Device to Encourage People in a Playful Fashion to Reach Their Daily
Water Intake Level, Proceedings of the 2016 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’16, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, p. 1813–1820 (online),
10.1145/2851581.2892498 (2016).

ム HydReminder を開発し，その有用性を検証した．Hy-dReminder は，ユーザの生体信号をもとに支援間隔をパー

ソナライズすることで，ユーザに適したタイミングで水分補給を促すことができるウェアラブル・デスクトップ両対応型
水分補給支援システムである．HydReminder を使用した
際に水分補給が促進されているかの確認及び HydReminderの印象を評価するために，水分摂取量の計測および SUS を用いた印象評価を行った．結果を見ると，HydReminder を

1 日 8 時間使用した場合，10 人中 10 人の水分摂取量が増

加し，10 人中 9 人の水分摂取回数が増加した．また，Hy-dReminder を 8 時間使用した被験者 10 人 SUS の平均スコ

アは 83.25 点であった．以上の結果から，HydReminder は非常に優れたユーザビリティを持ち，水分補給支援システ
ムとして有用であることが示された．また，HydReminder

を習慣的に使用した際にユーザの行動や習慣に変化が起こるかを検証するために水分摂取量の計測およびアンケート調査を行った．結果を見ると，システムを一定期間使用することによる水分補給習慣に大きな変化は見られなかった．
一方で，HydReminder 使用前と比較し，HydReminder 使
用後に水分摂取量が増加した被験者もいた．加えて，事後

アンケートにおいて「システム使用による水分補給への意

識変化はあるか」という問いに対し，被験者全員が「変わった」と回答した．以上の結果から， HydReminder の使用によりその後の水分補給習慣に変化を与える可能性が示された．

今後の展望として，現状では人間情報としてユーザの心拍数のみを活用していたが，皮膚電位や IMU といった複数の人間情報を組み合わせて用いることで，よりユーザの34情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

高齢者の介護予防に向けた行動変容を促す介入方法の推定
早川昭二†1

渡辺一郎†1 上村拓也†1 前田一穂†1
富士通株式会社†1

烏谷彰†1を表す要因群を見極める過程（特に行動変容の成否への影

1. 背景

響の大きい要因）、②要因群に基づき有効と判断した介入を厚生労働省が提唱する健康寿命延伸プランでは、2040 年

選択する過程、③介入による意識変化や行動変容の成否結までに健康寿命を男女とも 3 年以上延伸する目標と、その果、からなる。ここで、②から③の間において、介入により実現のために高齢者が要介護状態になることをできる限り

直接的に行動を変容させるのではなく、介入によって高齢防ぐ「介護予防」の重要性が示されている[1]。これに対し、者の阻害要因を取り除き「これなら自分にもできる」と自信

先進的な自治体では、介護予防の施策として、行政と高齢者を持たせるなど、外面的・内面的要因を変化させて行動を変を繋ぐ「仲介者」となる行政保健師が直接自宅へ訪問して高容させることを考える。この介入と行動変容との間を工学

齢者の状況を把握し、適切な介護予防行動を促す「アウト的に表現することが、介入の成功ノウハウをチーム内に共リーチ支援」が実施され始めている[2]。超高齢化社会の進

有・活用する仕組む実現する上での技術課題となる。

展により、支援が必要な高齢者数は今後も増え続けることが予想されている一方で、「アウトリーチ支援」の担い手となる行政保健師数の伸びは少ない[3]。仲介者が増えない状況において、介護予防行動をする高齢者を増やすためには、

図 1：仲介者の介入方法選択のプロセス

少人数の仲介者により効果的に介入していく必要があり、

2.2 介入により行動変容するメカニズムについての仮説

仲介者の介入スキルの向上や業務効率化が必須となる。
「ア

介入と行動変容の間を繋ぐメカニズムを工学的に表現す

ウトリーチ支援」で介護予防行動を促す訪問勧奨業務を支るため、行動要因という説明変数を導入した。行動要因とは、援する技術の実現により、地域住民の健康寿命延伸に寄与

高齢者それぞれの自己効力感やモチベーション、知的・身体することを目指している。

的能力、社会的支援の状況などのように、目的の行動を起こ

2. 本研究の課題と解決アプローチ

す際に、十分であれば行動を起こしやすくなり、不足すれば行動を阻害するような要因のことである。これらの行動要

従来の訪問勧奨業務では、保健師が訪問現場で得た介入因は、図 1 中の①、②の過程で、仲介者が実際に介入方法の成功ノウハウは、保健師の職場での事例共有会などにおを選択する際にも考慮している重要な要因であり、BJ Fogg

いて「成功事例」として共有されていたが、データとしての MAP モデル[4]や、社会的認知理論[5]、COM-B[6]などのチーム内に共有する仕組みがなかった。そこで、このような行動変容理論でも用いられているものである。これらの解

成功ノウハウを共有し、他の保健師が効果的にそのノウハ釈可能な要因群について、介入による改善量を推定・提示し、ウを活用可能にするシステムを提供することで、訪問勧奨

行動変容の成否を説明可能とすることで、支援システムを業務を支援することを考えた。

利用する仲介者の納得性も高められると考えた。

2.1 行動変容を促すための介入プロセスに関する分析
介入の成功ノウハウを共有する仕組みの実現のため、訪問現場において、仲介者である行政保健師や社会福祉士がどのように介入手段を選択し行動変容を促しているのかをヒアリング調査した。その結果、訪問先の部屋に置かれている物や生活状況の聞き取りといった情報から、その人の特性や傾向、行動の障壁となっている問題(阻害要因)などを探

図 2：介入による行動変容メカニズムの仮説

り、適切な介入方法を選択・実施することで、高齢者の意識導入した行動要因が介入により改善し、行動変容するメや状況を変えて行動変容を促している実態を把握した。こカニズムを工学的に表現した仮説を図 2 に示す。図では、こで得た実態を踏まえ、図 1 に示すような 3 段階からなる

訪問時の高齢者の状況や聞き取りといった情報から、介入

介入選択プロセスの仮説を立てた。

前の行動要因 A,B,C を推定したとする。ここで、要因 C(例このプロセスは①訪問時に着眼した高齢者個々人の特性
Estimation of Intervention Methods to Promote Behavior Changes for Care
Prevention in the Elderly†1 SHOJI HAYAKAWA, Fujitsu Ltd.
†1 ICHIRO WATANABE, Fujitsu Ltd.

†1 TAKUYA KAMIMURA, Fujitsu Ltd.
†1 KAZUHO MAEDA, Fujitsu Ltd.
†1 AKIRA KARASUDANI, Fujitsu Ltd.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan35

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

えば自己効力感とする)が行動に移すのに必要なしきい値述べる。まずモデル 1 のみを単独で学習し、次にモデル 1 の（ここでは便宜的に 0.5 であるとする）を下回り、これが阻パラメータを固定した状態で、モデル 2 の学習を行う。な

害要因となって行動できていなかったことを想定している。

お、以下の図や説明では、行動状態の識別について、行動変

それに対して、「行動要因を改善する介入」を行うことで、

容ステージ[8]の「無関心期」なのか、「関心期以上」なのか

要因 C の値が改善してしきい値を超える（自己効力感が改を識別することを例題としている。

善される）ことで、行動が変わるメカニズムを考えた。
すなわち、介入前の行動要因に、介入によって決まる改善量を加算した結果、行動要因がしきい値を超えて行動が変わるメカニズムである。
我々の研究[7]では本メカニズムを検証する予備実験として、訪問勧奨時に取得したアンケート等の業務データから行動変容に与える影響が大きいと考えられる行動要因を抽
図 3：行動要因の改善量を推定するモデル

出・定量化し、算出した行動要因から、新規の高齢者であっ3.3 行動状態の識別モデル(モデル 1)の学習ても行動状態を予測できる可能性を示した。本稿では、訪問勧奨時に、対象高齢者に対して行った介入方法と、保健師がモデル 1 は、高齢者それぞれの介入前の行動要因を入力判断した介入前後の行動変容ステージ情報を用いて、介入ベクトルとし行動状態の識別結果を出力する、いわば静的により行動要因の値が改善し、その結果として行動状態がな関係を表す関数である。そこで行動要因を説明変数とし変容するメカニズムを統計的にモデル化する手法を提案し、て、無関心期の高齢者の集団と、すでに関心期以上である高実データを用いてその検証を行ったので報告する。

齢者の集団を識別するモデルを学習する。図 4 に多クラス
分類ロジスティック回帰であるモデル 1 を示す。
モデル 1 は

3. 介入による行動変容のモデル化

重み𝑾𝟏 、バイアス𝒃 、活性化関数としてソフトマックス関

本章では、前章で示した行動変容メカニズムのモデル化

数および”無関心期”と”関心期以上”の二つのノードを持つ方法について述べる。

出力層で構成される。パラメータ𝑾𝟏 , 𝒃𝟏 は誤差逆伝播法によ3.1 行動状態の識別モデルと行動要因の改善量推定モデル

り学習する。

2.2 節では二つの仮定を設定した。一つ目は、「対象者の行動要因によって行動状態が決まる」であり、二つ目は、「介入によって行動要因が改善し、その結果として行動変容す
る（行動状態が介入前と変わる）」である。それぞれに対応した、以下に示す二つのモデルを考えた：
モデル 1: 行動要因から行動状態を識別する機能
モデル 2: 介入による行動要因改善量を推定する機能
モデル 1 は行動要因を入力し、その行動状態を出力する
識別モデルである。このモデルは過去の発表[7]において報告済である。モデル 2 は、高齢者の行動要因と介入方法の情図 4：モデル 1 の学習報を入力し、各行動要因の改善量を推定する回帰モデルで3.4 行動要因の改善量推定モデル(モデル 2)の学習ある。

モデル 2 は、学習済のモデル 1 を活用し、図 3 のスイッ

3.2 モデル全体の構造

チをオンにして、ニューラルネットワークとして学習を行

図 3 にモデル 1 とモデル 2 を連結した、介入による行動

う。図 5 に学習時の構成を示す。モデル 1 のパラメータを変容メカニズムのモデル全体を示す。図 2 で示した介入前

固定した状態で、入力ベクトルを、介入前の行動要因の値との行動要因の値に、介入による改善量が加算されるメカニ実施された介入方法（1 種類の場合は one-hot ベクトル、2 種

ズムを図 3 中の加算器で実現している。すなわち、介入が類の場合は”two-hot”ベクトル）とし、出力ベクトルは実際の行われると、図中のスイッチが入り、介入前の行動要因に、介入後の行動状態を教師データとして学習を行う。

モデル 2 によって推定された改善量が加算器で加わり、そ次にモデル 2 の内部構造を説明する。図 5 の①部分は介の結果、ノードが行動要因に対応した入力層に介入後の行

入前の行動要因と介入方法を一緒に入力して、交互作用の動要因が入る仕組みである。

効果を算出する部分である。次に②部分は①の算出結果に以降、モデル 1 とモデル 2 それぞれの学習方法についてⓒ2023 Information Processing Society of Japan36

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図 5：モデル 2 学習時のニューラルネットワークの構成基づいて、各行動要因に対する介入による改善量を求める

心期以上を識別する必要があるため、表 1 に示す計 70 名分部分である。学習時において、3.3 節で学習済のモデル 1 はのデータを用いて学習した。またモデル 2 は、介入前の行動

誤差をモデル 2 に伝播するために用い、モデル 2 のパラメー状態が無関心期の高齢者が介入によって関心期以上に遷移

タ𝑾𝟐 , 𝑾𝟑 , 𝒃𝟑 を誤差逆伝播法により更新した。

するかを学習するため、表 1 に示す加入前が無関心期の高齢者計 37 名のデータを用いて LOOCV 評価した。各モデル

モデル 1,2 が学習できれば、新規の高齢者に対して、行動の学習条件は以下の通りである：

変容する確率の高い介入方法を推定できる。次節では、提案

モデル 1 のエポック数:500

したモデル 2 を実データで検証する。

モデル 1 の学習率:0.01

4. 実験

モデル 2 のエポック数:1000

本章では、実際の保健勧奨の現場において高齢者から聞モデル 2 の学習率:0.1

き取ったアンケートデータを用いて、前章で提案したモデ

4.3 介入後の行動状態の推定結果

ルにより効果的な介入方法を推定できるか検証した結果にモデル 2 による介入後の行動状態の推定精度、
すなわち、ついて述べる。

介入前の行動要因と実施された介入方法を入力することで、

4.1 実験データ

正解データ通りの行動状態を出力できるかを、評価した。結実験データには、ある自治体で行われた訪問勧奨業務の果を表 2 に示す。正解率は 68%(25/37)、再現率は 75%(6/8)、

対象となった高齢者 70 人分のデータを用いた。
データには、適合率は 38%(6/16)という結果となった。

高齢者への介入方法（複数種の介入も含む）と、仲介者が判

表 2：介入後の行動状態の推定結果

断した介入前後の行動変容ステージの情報を含んでいる。
その内訳を表 1 に示す。また実験に用いた行動要因の値は、研究発表[3]に記載した、健康状態や日常生活に関するアン
ケートデータを SEM で分析し因子得点化する方法で算出した。
表 1：実験に用いた高齢者の内訳

4.4 考察モデル 1 の学習に・介入前が無関心期:

37 名

前節で学習したモデルが、図 2 で示したような介入によ用いた高齢者数

・介入前が関心期以上：33 名

り行動要因が改善されるメカニズムを実現できているか、

モデル 2 の学習・・介入前が無関心期で介入後も図 5 の中間層に入力される介入前の行動要因と改善量の値評価に用いた
高齢者数

無関心期：

29 名

を取り出して確認した。図 6 に介入により関心期以上に遷・介入前が無関心期で介入後に移した高齢者の例と、介入しても無関心期のままの高齢者

関心期以上へ移動：8 名の例をそれぞれ 2 名について、介入前の行動要因と加えた4.2 学習条件

改善量を 5 種類の行動要因ごとに示す。介入により関心期

モデルの学習・評価は少数データであったため Leave-one-

以上へ遷移した高齢者 2 例については、ほとんどの行動要

out CV(LOOCV)により実施した。モデル 1 は無関心期と関因において改善量が加算されていた(図 6 上)。また、例１でⓒ2023 Information Processing Society of Japan37

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

は「動機づけ」の介入によりモチベーションが改善している

リケーションの検討など[9]、訪問勧奨業務に従事する保健のに対し、例 2 では「訓練」の介入により身体的能力が改善師を支援可能なシステム検討を進める。

しており、介入によって改善する行動要因が異なる傾向が見られた。一方、介入しても無関心期の高齢者 2 名に対して

参考文献

は、改善量が小さいか、マイナス方向に加算されていた (図[1] 厚生労働省 HP, “現在の健康づくりの取り組みと今後の6 下)。実際の介入後の行動要因と比較を行う必要はあるも施策について”, 厚生労働省健康局健康課,2021 年 3 月 19 日のの、図 2 で提案した、介入による行動要因の改善量を介[2] 厚生労働省 HP, “高齢者の保健事業と介護予防の一体的入前の行動要因に加算するモデルにより、行動変容のメカな実施について”, 2018 年 9 月 6 日

ニズムを表現できる見込みを得た。また、介入前の行動要因[3] 厚生労働省 HP, “令和 2 年衛生行政報告例(就業医療関係と介入方法を入力することで、意図通りに改善量の推定が者)の概況”, 2022 年 1 月 27 日

できていることから、事前に対象者の行動要因が分かれば、[4] BJ Fogg 著、須川訳, “習慣超大全”, ダイヤモンド社, p.

その対象者を行動変容されるうえで有効な介入方法を予測

50, 161 (2021).

できる可能性を示すことができた。

[5] 中澤ら, ”社会的学習理論から社会的認知理論へ-Bandura
理論の新展開をめぐる最近の動向-”, 心理学評論, vol. 31,

5. まとめno. 2, pp. 229-251 (1988).

本稿では、介入により行動変容するメカニズムを、説明[6] Michie, S. et.al., ”The behaviour change wheel: A new

変数として行動要因を導入したモデルで表現する方式を提method for characterizing and designing behaviour change

案し、実際の訪問勧奨業務において収集されたデータを用

interventions,” Implementation Science, vol. 6, no. 42, (2011).

いて検証した。実験の結果、介入により無関心期から関心[7] 早川ら, “高齢者の介護予防行動を決定する要因に関す期以上にステージが遷移している高齢者は、説明変数である研究”, ̀ マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウ

る行動要因が改善されており、行動変容のメカニズムの確ム 2022 論文集, pp. 590-594 (2022).

からしさを裏付けることができた。また、新規の高齢者に[8] Prochaska JO, et al., ”The transtheoretical model of health

対して、ステージ遷移に有効な介入方法を確率的に予測でbehavior change,” American Journal of health promotion AJHP,

きることを示した。これにより、他の保健師の介入方法のvol. 12, no. 1, pp. 38-48 (1997).

ノウハウをモデルで表現でき、新規対象者に対しても他の[9] 田口ら, ”業務経験の分析に基づく適切な参照面談事例

保健師が成功率の高い介入方法を知ることができるようにの提示による保健師の育成支援”, 情報処理学会第 85 回全なり、ノウハウの共有に有用であると考える。今後は、高国大会講演論文集 (in printing) (2023).

齢者数を増やして実験を行い、精度改善を図る。また、推定した行動要因と似た高齢者の過去事例の検索可能なアプ

図 6: 介入前の行動要因と改善量の例（上：介入により関心期以上へ遷移した高齢者 2 例、下：介入しても無関心期のままの高齢者 2 例）

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan38

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

目標宣言共有型プラットフォームを用いた
ソーシャルナッジの量的質的効果の評価
濱谷尚志 †1
NTT ドコモ †1

檜山聡 †4
NTT ドコモ †4

落合桂一 †2
NTT ドコモ †2

白井拓也 †5
NTT ドコモ †5

概要

山田渉 †3
NTT ドコモ †3
荒川豊 †6
九州大学 †6

ビスが提供されている*1 ．また，健康に限らず，一人ひとりが望む習慣化を支援するため，同じ目標を掲げるユーザ同士

健康寿命延伸の実現のため，健康的な行動を習慣化するでグループを形成し，グループ内のユーザ間で日々の目標

ことが重要である．習慣化を支援するためスマートフォン

達成状況を共有することで，習慣化を支援するサービスがのアプリケーションを用いた取り組みが数多くなされてい存在する*2 ．このサービスでは，ユーザに対してポイントなる．本研究では，ソーシャルネットワーキングサービスでど金銭的価値を持つ報酬を付与することなく，仲間との関の繋がりを通じて，仲間との関わりを通じた習慣化支援技

わりを通じて習慣づくりを支援している点が特徴的である．

術について検討を行う．具体的には，健康的な行動の目標

我々は，仲間との関わりを通じた習慣化支援に関してよを立てて，仲間から応援を受けることにより目標達成が支り追求できる観点があると考える．具体的には，ユーザ同援されること，さらに，応援を受ける仲間との親密さに応じ士の親密さに応じて，相手からの応援行為による行動変容て，同じ応援１回でも目標達成後押しに対する効果が異なへの寄与度が変動しうること，すなわち，応援を行うかどうるという仮説を検証する．実際に大学生 504 人の約 3 ヶ月

かの量的な観点だけでなく，どういった相手から応援を受

半にわたる歩数データ，歩数目標宣言データを取得し評価けるかどうかの質的な観点が重要であるという仮説を立てを行った結果，目標宣言を行うこと自体に歩数を増加させた．この仮説について，著者らの先行研究 [2] により，ソーる効果があること，目標宣言に対して応援を受けることでシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）の公開データ

歩数が増加すること，および応援を受ける相手との過去のを用いた検証により，運動継続に関して応援（いいね！）のコミュニケーション履歴に応じて，歩数の増加効果の大き量だけでなく誰からの応援なのかも影響しうることを確認

さに差異があることが示唆された．

しているが，相関分析にとどまっており，因果が明らかになっていない課題が残っていた．

1. 研究概要

本研究ではこの課題解決を目的として，応援による運動

高齢化の進展および疾病構造の変化により，日本では生促進効果を因果も含めて分析にするため，学生を対象としおよび向上等による，健康寿命延伸の実現が求められていスを実装し，約 3 ヶ月にわたる目標宣言，ならびに歩数のて，目標を宣言し他者と共有することができる SNS サービ

活習慣病の予防，社会生活を営むために必要な機能の維持
る [1]．生活習慣病の予防，身体機能の維持のためには，健データを収集した．データ収集期間において，目標宣言を

近なデバイスであるスマートフォンやスマートウォッチ等とで，目標宣言を行うこと自体の効果，ならびに目標に対しサービス内の機能として実装する前後のデータを用いるこ康的な生活習慣の定着が欠かせない．習慣化のために，身て応援されることの量および質的な効果を明らかにするこのモバイル端末を活用した支援が重要となってきている．

とを目的とし，取得したデータについて目標宣言機能開始

スマートフォンを活用した健康的な習慣づくり支援の取前後の差分の差分析，および回帰分析の一手法の固定効果

り組みとして，毎日の歩数に応じてポイントを付与するサーモデルを用い，目標宣言の実施や応援を得るかどうかの変数の回帰係数値として定量的な効果を推定した．

Evaluation of Quantitative and Qualitative Effect of Social
Nudge Platform
†1
†2
†3
†4
†5
†6

その結果，歩数目標宣言の実装後に歩数目標宣言を実施

したユーザ群において，以降の期間において対照群に対しTAKASHI HAMATANI, NTT DOCOMO, INC.
KEIICHI OCHIAI, NTT DOCOMO, INC.
WATARU YAMADA, NTT DOCOMO, INC.
SATOSHI HIYAMA, NTT DOCOMO, INC.
TAKUYA SHIRAI, NTT DOCOMO, INC.
YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University© 2022 Information Processing Society of Japan

歩数の平均値が有意に高いことを確認し，歩数を増加させ
*1
*2

39

d ヘルスケア，https://health.docomo.ne.jp/
みんチャレ，https://minchalle.com/

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
る効果を確認するとともに，歩数の増加効果が 9 週間にわたって継続することを確認した．さらに，固定効果モデル

による検証により，宣言した目標に対する他者からの応援に関して，応援 1 回ごとに歩数の平均値が約 289 から 571

歩増加すること，ならびに，過去のコミュニケーション回数が多いユーザからの応援は，過去にコミュニケーション履
歴がない相手と比較して歩数を約 2 倍増加させることを確認し，応援の量的・質的な効果を確認した．

2. 関連研究

運動や読書などの習慣化のために，エーテンラボ株式会社より「みんチャレ」というサービスが社会実装され，習慣

図1化に挑戦したいユーザを中心に活用されている．このサービスでは，読書の習慣化や体重の減少など同じ目標を目指

すユーザが匿名で 5 人集まり，チームで報告を行ったり，

標宣言や応援の実績データを収集する．このとき，目標宣

挑戦が途切れる日が続くとチームを脱退させられるなどの言や応援を行う機能を時間差で提供し，歩数を宣言しない

仕掛けにより習慣化を高める支援を行っている．「みんチャ

期間と，歩数を宣言することができる期間を意図的に作りレ」では同じ目標を持った仲間からの働きかけのより社会出し，これらの期間の差分を比較することで，目標宣言や応的な繋がりを用い行動変容の後押し（本研究ではソーシャ

援が歩数に与える因果的効果を分析することを目指す．

ルナッジと呼ぶ）を実現している．

アプリケーションでは，行動変容のための仕掛け（ナッ

みんチャレではチームの仲間の頑張り度合いが自身の行ジ）を取り入れている．例えば，ナッジのフレームワーク

動変容にも影響すると考えられる．例えば，継続率が高い

EAST [5] に基づき，他の人の目標宣言を見られるようにす

チームにおいては，皆が頑張っているという同調圧力（ピアること，他の人の目標宣言に応援やコメントを付けられる

プレッシャー）が強くなることに対し，継続率が低いチームようにすることで，Social の観点を取り入れる．また目標においてはピアプレッシャーが弱まると考えられるため，どを宣言すること自体も MINDSPACE フレームワーク [6] にういう仲間とチームを組むかが重要な要素となりうる．先おけるコミットメントとして知られている．さらに，歩数な行研究においても，チームを組むだけでなく競い合う設計

どの目標宣言を自主的に作成することだけでなく，他の人にすることが重要であることや [3]，行動変容を目的としたの目標に相乗りすることでより容易に宣言する機能を取りチームの設計において感情的なサポートや情報的なサポー入れている（Easy の観点）
。さらには，プッシュ通知によっトが求められていることなどが明らかになっている [4]．

て応援されたことを知らせる機能により，Timely にユーザ

著者らの先行研究 [2] では，チームという概念を拡大し，に働きかけることを目指す．

SNS の一つである Twitter の公開情報を用いた検証により，さらに，すべての機能を実装したアプリケーションを配ダイエットの継続において応援（いいね！）の量だけでなく

布，ユーザが利用開始するのではなく，当初歩数の計測だけ

誰からの応援なのかという質的な観点も影響しうることをを行う期間を設け，その後，目標宣言などの社会的な行動変確認した．この研究では継続と応援の相関性（|R| ! 0.357）

容のための機能を提供することで，ベースラインの歩数をを認めたものの，継続したことに対する称賛なのか，称賛を取得し評価に組み込むことで，目標宣言などの機能の追加受けたことによる継続成功なのかという因果が明らかになに伴う因果的な効果の分析を行う．

らない課題があった．

4. システムを利用した実データ収集

3. 問題設定

歩数と応援の関係分析に必要なデータを取得するため，本本研究では，計測が容易であること，および一日単位で行研究では九州大学の学生を対象に研究用アプリケーション

動変容を起こすことが容易であると考えられることなどかを提供する．アプリケーションの概要を図 1 に示す．アプ

ら，運動の指標として歩数に着目する．さらに，歩数を単に

リケーションでは，歩数を計測する機能と，歩数の目標をリ計測するだけでなく歩数の目標宣言や応援を行う機能を提ストから選んで宣言する機能（歩数宣言），他の人の目標宣供する研究目的のアプリケーションを配布することで，目© 2022 Information Processing Society of Japan

研究用アプリケーションの概要言に対して相乗り（同じ目標を宣言する機能）や，応援やコ

40

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
メントを送る機能を有する．また，歩数に限らず，勉強な

どの利用者自身が達成したい目標を宣言し，手動で達成を報告する機能（自由目標宣言機能）を有する．歩数を計測する機能では，各 OS で提供されている計測用の API を利用し歩数を取得する．歩数の目標を宣言する機能では，歩数を 4,000 歩，6,000 歩，8,000 歩，10,000 歩の中から選択

し，自由記述のコメントと合わせて宣言することができる．
宣言された目標は，他のユーザがアプリケーションを利用したときに最初に表示される画面（タイムライン）において表示され，目標を見たユーザは応援（ハートマーク）やコメント（自由記述）を送ることができる．コメントや応援を受領したユーザには，OS のプッシュ通知機能により通知が送

信される．

図2

上記のアプリケーションを，研究参加およびデータ提供の同意を得た被験者を対象に配布し，2022 年 7 月 1 日よりデータの収集を開始した．後段で因果的効果を検証するの

歩数宣言の有無による影響

る応援行動が支持されていることがわかる．

ため，アプリケーション提供開始当初は歩数宣言は実装せず，歩数はバックグラウンドでデータ取得するのみとした．
したがって，当初は自由宣言機能と応援・コメント機能のみ

5. 評価結果

どのコミュニケーションを行いつつ，自己の目標管理のたという行動と歩数の関係性を分析し，ソーシャルナッジの何回も実施可能，歩数宣言は一日一回のみ宣言可能であり，を行う．

のアプリケーションをユーザは利用し，応援やコメントな

前章で述べたデータセットを用いて，歩数の宣言や応援

めにアプリケーションを利用した．なお，自由宣言は一日に効果を明らかにするため，本章では以下２つの方針で分析

研究参加者には研究参加に対する謝礼として，アプリケー

1. 歩数目標の機能の有無が分かれる期間を比較することションの利用日数に応じたポイントを配布した．ポイント

により，歩数宣言自体の効果を測る．

の配布は自由宣言や歩数宣言，歩数といったアプリケーショ

2. 歩数宣言がある条件のもとで，宣言の有無や応援の有ン内での行動と独立して行うことで，歩数の宣言や歩数と無による効果を測る．

いった行動実績とインセンティブは独立に設計した．その後，8 月 16 日より歩数宣言機能を提供開始し，歩数の目標

5.1. 歩数宣言自体の効果の評価

宣言ならびに応援によるデータの取得を開始した．データ

歩数宣言自体の大局的な効果を評価するため，歩数宣言の収集は 2022 年 10 月 17 日まで行い，研究期間中の参加者

機能をリリースする前後における歩数を比較する．今回のも含め研究参加者は最終的に 504 人となり，のべ 26,456 日

データ取得期間は 7 月から 10 月と夏季から秋季にわたり，の歩数データを収集した．8 月 1 日から 8 月 15 日は，アプ

この時，歩数には季節的な影響が含まれるものと考えられ

リケーションで想定外のバグが生じており，歩数データを連るため，単に歩数宣言機能のリリース前後を比較すると季携できない事象が発生していたため，次章の評価において節的な影響が混在する評価となってしまう．そのため，本は，8 月 1 日から 15 日のデータは含めないものとする期間研究では差分の差分法 [7] を用いて，歩数宣言機能の実装後中の歩数宣言の総数は 112 人による合計 374 件であり，自に歩数宣言機能を利用した群（N=112）と利用しなかった

由宣言の総数は 313 人による合計 3,516 件であった．歩数

群（N=392）の差を時系列的に比較することで季節的影響

宣言への応援は 158 人による 5,961 件，コメントは 29 人にの除去を試みる．評価においては，歩数宣言機能リリース

よる 178 件，自由宣言への応援は 294 人による 18,092 件，

前の二群のトレンドが並行しているかどうかを確認するた

コメントは 92 人による 1,483 件であった．

め 2 週間ごとに 2 つの期間に分け，さらに，歩数宣言機能

以上の特性から，研究参加者のうち約 22% が歩数宣言をリリース後の持続効果を検証するため，リリース後の期間利用するが，他のユーザは歩数を宣言せず，自由宣言や他のを 3 週間ごとに 3 つに分けて評価を行った．

ユーザの宣言にコメントをするなどの利用にとどまってい

図 2 に 5 つの期間における歩数宣言実施群と不実施群のることがわかる．また，応援機能とコメント機能を比較す

各ユーザの歩数の中央値について，中央値と信頼区間を示

ると，応援機能の利用数がコメント機能を大きく上回ってす．歩数は天気や気温，その人の用事などの外的要因の影響

おり，簡単な操作（応援アイコンのタップ）のみで実施でき© 2022 Information Processing Society of Japan41

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムを受けやすい値であるため，本研究ではユーザの内的なモさせる効果が生じるという前提の元で，歩数宣言に付随すれる中央値を各ユーザの代表値として用いた．さらに，各かけの効果を定量的に測ることを目標とする．そこで，本る応援やコメント，相乗りといった他のユーザからの働き

チベーションによる歩数の傾向がより現れやすいと考えら

研究ではユーザのソーシャルナッジに関する行動を変数化群における中央値の分布に関して，マンホイットニーの U

したうえで，パネルデータ分析でよく用いられる固定効果

検定を用い，統計的有意な差が生じているかどうかを確認

モデルを用いたフィッティングにより行動の効果を回帰式している．

の係数として定量化する．

図 2 の結果より，歩数宣言のリリース前の 2 期間においソーシャルナッジに関する行動は，歩数宣言の実施だけては，2 群における中央値の分布には有意差が生じていない
ことが確認できた．一方で，信頼区間としては重なりがあでなく，自身の目標宣言に相乗りされること，応援されるこ値が大きいユーザが多いとは解釈できる．これは，歩数宣のうち，相乗りとコメントに関してはそれぞれ 28 件，178と，およびコメントされることが考えられる．上記の行動

るものの，傾向としては宣言ありの群のほうが歩数の中央言を行うユーザの中には，もともと歩数が多いから宣言を件と応援の 5,961 件と比較して数が少ないことから，分析行う，すなわち宣言を行うから歩数が上がることと逆の因の簡単のため相乗りとコメントは本研究における分析対象

さらに，歩数宣言リリース前の 2 期間を比較すると，2 群

数宣言を行うユーザと行わないユーザの数に偏りがあるこ

果を伴っている可能性があることが示唆されている．

からは除外することとした．さらに前節の評価により，歩とが確認できたため，サンプル数の調整を行うことで偏りの平均値が並行に推移していることが確認できる．このこの影響を低減する．具体的には，歩数宣言を行うかどうかとにより，歩数宣言をリリースした以降の期間も並行するをアウトカム，歩数の平均値と標準偏差，研究参加日数をトレンドを仮定することができるため，破線で仮定した並共変量として傾向スコアによるマッチングを行い，歩数宣

行トレンドを示す．破線で示した並行トレンド（宣言実施の言を行うユーザとそうでないユーザの数を均一にした上で，群において，宣言を実施しなかった場合の仮定）と，宣言実

固定効果モデルへのフィッティングを行う．

施の群を比較すると，差が生じていることがわかる．この各行動の重みを詳しく分析するため，歩数宣言については差について，季節的な影響を除去した上で歩数宣言によってもたらされた効果と捉えることができる．また，破線と初回の宣言と，二回目以降の宣言かどうかを別々のダミー変において宣言実施群の歩数が大きく上回っており，宣言実て誰から応援されるかが重要であると知見を得ていること

数として定義する．また，応援に関しては，先行研究におい宣言実施群の差を比較すると，歩数宣言実装直後の 3 週間

から，応援された相手がどういう相手かを考慮するため，過施群と未実施群でも歩数の差が大きく開いていることが分

去にも応援されたことがある相手かどうかを考慮する．具かる．このことより，歩数宣言を提供開始したことにより，体的には，各ユーザの過去の歩数宣言だけでなく自由宣言

歩数が増加したことが示唆される結果となった．加えて，マへの応援も含め，「過去に応援されたことがない相手かどう

ンホイットニーの U 検定による検定結果によると，歩数宣か」「過去に 1 度応援されたことがある相手かどうか」「過言実装後の 3 期間（9 週間）にわたって統計的に有意な差が継続していることが分かる．

去に 2 度以上応援されたことがある相手かどうか」の 3 つ以上の結果より，歩数宣言の実施前後において，歩数宣言に場合分けを行った．ここで，閾値としては 1 回と 2 回をの実施前は 2 群間の歩数分布に有意差が生じていなかった

設けているが，これは今回収集したデータに基づき，それぞれの場合分けされたサンプル数が可能な限り均等になるよ

ことに対して，歩数宣言実施後は 2 群間の歩数分布に有意うに選定した．

差が生じ，かつ 9 週間に渡って有意差が継続していること

以上の条件のもと，具体的には以下の回帰式を用いる．

から，アプリケーション内で歩数を宣言し他のユーザから見える状態にする行為によって歩数が増加する効果があったものと考えられる．このことから，ナッジのフレームワー

Stepsit =α0 +α1 · Statement1 + α2 · Statement2

クとして知られる MINDSPACE[6] における一つの手法で+ α3 · Like0 + α4 · Like1 + α5 · Like2!
!
+
βi · Individuali +γt · Day t + $it

あるコミットメント（目標を公言すること）が，歩行という行動変容達成においても効果をもたらしたといえる．

ここで，Statement1 と Statement2 は初回の歩数宣言であること，2 回目以降の歩数宣言であることであることを表す

5.2. 歩数宣言における宣言有無や応援の効果の評価

ダミー変数であり，Like0 ，Like1 ，Like2 ，はそれぞれ過去

前節の評価により，「歩数宣言を行うか否か」という観点に応援されたことがない相手からの応援の数，過去に 1 回において，歩数宣言を行うことの効果は差分の差分析によっ応援されたことがある相手からの応援の数，過去に 2 回以て明らかになった．本節では，歩数宣言によって歩数を増加© 2022 Information Processing Society of Japan

上応援されたことがある相手からの応援の数をそれぞれ表
す．また，Individuali は各ユーザを表すダミー変数，Day t
42

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
表1

歩数宣言実施と歩数宣言への応援が歩数に与える影響

Parameter

Std. Err.

T-statP-value

Lower CI

Upper CI

α06381.0119.7153.3060.00006146.46615.7α1α2-211.92-528.76

235.49278.84-0.8999-1.89630.36820.0579-673.53-1075.3

249.6917.810α3289.61125.082.31540.020644.428534.78α4α5370.06571.85

157.5272.4572.34937.89230.01880.000061.294429.82678.83713.87め，目標宣言型プラットフォームを用いて歩数の目標宣言，

は各日付を表すダミー変数である．以上の式に実際のデー

応援のデータを収集，分析を行った．実際に 504 人ののべタを当てはめることで回帰係数 α0 から α5 を推定する．各ユーザを表すダミー変数を導入することで主体固定効果，日26,456 日のデータを取得し，歩数宣言を行うかどうかによ付を表すダミー変数を導入することで時間固定効果を考慮

る歩数への効果，ならびに歩数宣言に対する他ユーザから

表 1 に歩数宣言の実施，ならびに歩数宣言への応援が歩標宣言の実装後に歩数目標宣言を実施したユーザ群においする．

の応援が歩数に与える効果を検証した．その結果，歩数目て，対照群に対し歩数が増加する効果があり，歩数の増加効数に与えた影響を示す．表では，Parameter 列に推定され果が継続することを確認した．さらに，固定効果モデルにたパラメータ（歩数）を表す．すなわち，α0 の行では，切よる検証により，宣言した目標に対する他者からの応援に片として 6381 歩，すなわちユーザの個人差や日付による差関して，応援 1 回ごとに歩数の平均値が増加すること，およを除いた上で，すべてのユーザはそれぞれの日で，平均的にび過去のコミュニケーション回数が多いユーザからの応援

6381 歩歩いていることを示している．その前提のもとで，が歩数の平均値をより多く増加させることを確認し，応援

歩数宣言を実施するかどうかの係数 α1 と α2 は負の値を示の量的・質的な効果を確認した．

しており，歩数宣言を行うことは歩数を下げる方向に寄与するように見える．その一方で，応援の係数 α3 ，α4 ，α5 が謝辞 本研究は九州大学倫理審査委員会による承認のもと行正の値であること，ならびに応援は歩数宣言を行っていな

われたものである（研究課題名：人々を望ましい行動へといと実施できないことから，これらは打ち消し合って，応援導く行動変容技術に関する研究，承認番号：シス情認 202202）．本研究で利用したアプリケーションの開発，運用に協力した株式会社イマーゴ iQLab プロジェクト関係者に感謝の数に応じて歩数が増加していくことを示していると考えられる．また，宣言したにも関わらず，応援がゼロであると，最終的な歩数については負の影響を与えるということの意を表す．

も示している．ただし，p 値は有意水準 5% の条件のもとでは有意な効果であることは認めない．

参考文献

応援の係数 α3 ，α4 ，α5 に着目すると，p 値は有意水準

5% を下回っており，応援が歩数に正の効果をもたらすこと[1] 厚 生 労 働 省:

は有意であるといえる．さらに，パラメータの値の大小関係
が国民の健康の増進の総合的な 推 進 を 図 る た め の 基 本 的 な 方 針 ，https:

α3 < α4 < α5 と過去の応援の量に応じて大きくなっ

ションの量に応じて，応援が歩数にもたらす質的な効果が増//www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/
kenkou_iryou/kenkou/kenkounippon21.html.
[2] 濱谷尚志，三村知洋，山田 渉，落合桂一: Twitter を

歩数目標を宣言すること自体の効果は有意ではないが，宣化成功との関係の分析，情報処理学会 IoT 行動変容学研ていることから，応援される相手との過去のコミュニケー

幅されることが示唆されている．以上の結果を踏まえると，活用したソーシャルナッジのためのいいね！と運動習慣言した目標に対して他者より受け取る応援については，歩究グループキックオフシンポジウム (2022).
[3] Nishiyama, Y., Okoshi, T., Yonezawa, T., Nakazawa,J., Takashio, K. and Tokuda, H.: Toward health exercise behavior change for teams using lifelog sharing
models, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Vol. 20, No. 3, pp. 775–786 (2015).
[4] Luhanga, E. T., Hippocrate, A. A. E., Suwa, H.,

数に対し正の影響を与えることを定量的に確認できた．

6. まとめ本研究では運動の習慣化を目的とし，普及している SNS

サービスを利用したソーシャルナッジの手法を検討するた© 2022 Information Processing Society of Japan43

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

Arakawa, Y. and Yasumoto, K.: Identifying and evaluating user requirements for smartphone group fitness applications, IEEE Access, Vol. 6, pp. 3256–3269(2018).

[5] 厚生労働省: 明日から使えるナッジ理論，https://www.
mhlw.go.jp/content/10900000/000506624.pdf.
[6] Dolan, P., Hallsworth, M., Halpern, D., King, D. andVlaev, I.: MINDSPACE: influencing behaviour for
public policy (2010).
[7] Conley, T. G. and Taber, C. R.: Inference with difference in differences with a small number of pol-icy changes，The Review of Economics and Statistics,
Vol. 93, No. 1, pp. 113–125 (2011).

© 2022 Information Processing Society of Japan44

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Stand-up Activity Prediction from Textile Pressure Sensors
Tahia Tazin†1
Kyushu Institute of Technology

John Noel Victorino†2
Kyushu Institute of Technology

Yu Enokibori†4
Nagoya University

Sozo Inoue†5
Kyushu Institute of Technology

1. Abstract

ment of the elderly all the time, especially when they are
sitting in a wheelchair. Accidents are more likely to occur when they try to stand up from the wheelchair. Also,

This paper presents a stand-up activity prediction system using textile pressure sensors to reduce unexpected
falls. To achieve this, we equipped a wheelchair with tex-

many times these accidents occur in a location where itis difficult for a nurse to monitor these issues at all times.
On the other hand, in addition to the increase in thetile pressure sensors to collect data on wheelchair users’
activities, such as sitting, exercising, and trying to standup. In a lab environment, we collected activity data

elderly population in Japan, dementia patients are also
increasing rapidly. Based on data analysis results fromresearch by Kyushu University, it is estimated that by2025, 1 in 5 adults over 65 will be affected by dementia [1]. Movement and balance-related brain regions canfrom three users to forecast sudden attempts to standup, which may lead to falls.
In this study, the effectiveness of the personalized
model and the leave-one-subject-out (LOSO) method
were compared. Also, we compared the performance withbe impacted by dementia. Many people with Alzheimer’s
disease or another kind of dementia eventually lose thecapacity to move and carry out daily duties. Also, pa-different feature sets. With four general statistical features, we achieved an 84% accuracy and an 81% F1-score
to predict trying to stand-up activity in the one-person

tients with dementia often forget their current state. As
a result, they can fall when they suddenly try to stand up
from their sitting position. In nursing homes, people withdementia experience fall an average of 4.05 times a year
compared to 2.33 times annually for other patients [2]. To

leave-out method. Then, the accuracy and F1-score increased to 86% and 83%, respectively with six additionalfeatures. Finally, personalized models produced the highest accuracy and F1-score of 91% and 94%, respectively
for the stand-up activity.

prevent these accidents, it is vital to establish the proper
provisions after completing assessments on the relevant
patients. Using a textile pressure sensor-based predic-

Overall, the results demonstrate the potential of predicting wheelchair activities using textile pressure sensors, contributing to a lower risk of falling from thewheelchair.

tion system that alerts caregivers when patients attempt
to stand up from their wheelchairs is one solution to thisissue.
Electronic textile structures have attracted much attention over the past 20 years in research and development due to their innate softness, breathability, andflexibility. These features produce a satisfying platform
for sensing various inputs like pressure, temperature, andstrain [3, 4, 5]. However, to support the daily lives ofthe elderly, professional life-logging technologies have also
started to arise, and context-aware solutions with sensor
devices are being introduced. Attaching several sensors
to the body makes it possible to obtain much information
about human movement and activity. Wearable technology should be incorporated into daily life use products,

2. Introduction
Along with longevity, labor shortages are becoming asevere problem in today’s society, especially in nursing
homes. Caregivers are not growing at the same rate as theaging population, making accurate monitoring difficult.
It is not possible for a caregiver to monitor every moveStand-up Activity Prediction from Textile Pressure Sensors
†1
†2
†4
†5

Tahia Tazin, Kyushu Institute of Technology
John Noel Victorino, Kyushu Institute of Technology
Yu Enokibori, Nagoya University
Sozo Inoue, Kyushu Institute of Technology

45情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

activities, or posture detection, are done with different
sensors, such as accelerometers, gyroscopes, force, andas attaching several devices may involve labor or additional expense. At the same time, having many sensors attached to the body can feel unsteady for elderlypressure sensors. Because pressure sensor-based smart
cushions are unobstructed, they have been used in vari-or dementia patients. As a result, we concentrated onous related studies to track the comfort and well-being,

wheelchair cushions since they are commonly used for elderly and dementia patients and can be used to monitor

posture, fatigue, and physical activity of regular chair andwheelchair users [6, 7]. On the other hand, researchers

body pressure and postural position, allowing us to getmany data on human behavior.

have proposed many methods by which it is possible
to detect the fall of the elderly. In this case, also, fall

If activity were predicted from the pressure sensors

detection is done by various wearable sensors and cam-built into cushions, it would be possible to naturally sensehuman behavior during movement. This capability would

eras [8, 9, 10].
Xu et al. [11] proposed the smart textile-based sensor

be helpful in many situations, not only in daily life but
also in nursing homes or hospitals. Also, such cushion-in the cushion to recognize human sitting postures. The
binary representation of a gray-scale image was evaluatedtype technology would become comfortable for wheelchairusing data on the binary pressure distribution that had
been collected. By employing dynamic temporal warpingto analyze the pressure distributions, they could pinpoint
specific postures of the sitting position. Also, Kamiya etusers who are not used to charging or discharging devices,
so they might be employed in technologies used for dementia patients or the elderly.
Currently, there are many methods of using wearable
sensors for fall detection; however, the sudden effort ofthe elderly to stand up has never been predicted. Also,
the ideal sensor configuration for predicting states must
be thoroughly researched. The rate of unexpected falls

al. [12] used an 8 x 8 pressure sensor matrix placed ina chair cushion to recognize the sitting postures. They
used Support Vector Machine (SVM) with a radial basis
function for classification.

will drastically decrease if we can investigate the posture
movement before standing up and alert the nurses via thealarm system.
This paper proposes a method for predicting body postural movements before standing up from a wheelchair

On the other hand, Khan et al. proposed a camerabased technique for an abnormal human activity detection system [13]. They proved that this method could be
used for elderly care using Kernel discriminant analysis
and the Hidden Markov model. Similarly, Pavan et al.

using e-textile pressure sensors embedded in wheelchaircushions. We designed a supervised machine learningmodel to address the trying-to-stand-up activity predic-

analyzed the video signals by applying manifold learning
to identify human activities [14].
Sensor systems with early bed-leaving behavior predictions have been researched to prevent fall accidents.

tion system utilizing textile pressure sensor data. In a lab
setting, we started by collecting a series of raw pressuredata. The instances of raw data were then aggregated,with each instance labeled with the activity that took
place while the data was being collected. Then, using
machine learning techniques, we created predictive models for stand-up activity prediction systems.
The rest of the paper is organized as follows: Section
3 discusses the related research, then Section 4 describes
the details of the proposed method, Section 5 analyzes
the results, and finally, Section 6 summarizes the entire
paper.

Asano et al. [15] proposed a depth camera-based detection system to avoid fall-related incidents. After optimizing parameters and motion variables with distinct participants’ body size, location, and orientation, they used
SVM to recognize bed-leaving behavior patterns. After
68 iterations, their experimentally produced result had a
92.65% recall rate. On the other side, the authors in [16]provided the bed-leaving behavior identification system.
They employed bed pad sensors on a bed and a rail sensor placed inside a rail to detect bed leaving behavior.
Additionally, they generated a benchmark dataset of ten
subjects’ continuous and discontinuous behavioral patterns. According to the experimentally collected results,
Random forest achieved 91.1% accuracy in their benchmark dataset.
However, different bed-leaving sensors are now widely

3. Related Research
Nowadays, detecting the posture and daily activitiesof the elderly is a hot research topic worldwide. These46

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

available from manufacturers. For instance, clip sensors,
infrared (IR), and mat sensors are often used in hospitals
and nursing homes. The most practical method currently
available, clip sensors, is simple to use, but because they
are fastened directly to the patient’s nightwear, care recipients are confined by sensor wires. Furthermore, acare recipient’s neck could get wrapped around a sensor
wire. Consequently, the usage of clip sensors has recently
been discouraged. Due to the lack of constraints, matsensors which are more affordable than clip sensors, arefrequently utilized in clinical settings. One drawback ofmat sensors is that they take a long time to detect andreact when a care recipient places their feet on the mat

図1

Figure 1

while seated at the bed terminal.

e-textile 圧力センサを搭載した車いす

Wheelchair with e-textile pressure sensors

As clip and mat sensors have some drawbacks, andwearable sensors are always difficult to use for older
adults, we proposed a textile pressure sensor-based standup activity prediction system that can prevent any accidental event in a nursing home. Our proposed method
has been discussed in the following section.

4. Proposed Method
The smart wheelchair contains an e-textile pressure
sensor in the seat cushion and the backrest. These sensor

図2

織物圧力センサを用いた転倒防止システムのアーキ

テクチャ提案

data can be used to recognize postural movement activities such as sitting, exercising, and trying to stand up.
The pressure sensors must be connected to a Raspberry
Pi via Bluetooth to get the raw activity data. When thedevice is connected, it can even detect very slight postu-

Figure 2 Proposed architecture of the textile pressure
sensor-based fall prevention system

this in mind, we have proposed a system that can givean alarm when someone is trying to stand up from theirsitting position.
Figure 2 shows our proposed system architecture. Seatand backrest pressure sensors gather pressure data whena person is seated in a wheelchair. An older person ora patient’s posture frequently alters as they attempt tostand up from a wheelchair. Their backrest pressure sensor and seat pressure sensor both experience a gradualreduction in pressure as they lean forward. They consequently slowly adopt a dangerous position. Our system
alerts the caregivers to take action since the patient could
unexpectedly stand up from the wheelchair or fall while
seated in a risky position.

ral movement. Figure 1 shows the overview of our smart
wheelchair. In this section, we discuss our proposed system architecture.
4.1. System Architecture
As it is a textile pressure sensor-based smart wheelchairsystem, the pressure sensor can detect when someone issitting in a wheelchair. After that, the pressure sensor
starts collecting each postural movement data. So, fromthat data, it is easily possible to recognize the users’ regular activities. This system cannot be able to detect
when someone is standing up from the wheelchair andfall immediately. Moreover, many established methods
are available for fall detection-related alarm systems innursing homes or hospitals. Nevertheless, when patientsalready stand up from their wheelchairs may already be
too late for caregivers to take necessary actions. Keeping

47情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図3

座位動作の圧力センサデータ（単位：約ピコファラ

図5

ド、pF）

立ち上がり動作に挑戦する圧力センサデータ（単位：約ピコファラド、pF）

Figure 3 Pressure sensor data for sitting activity (approximately in picofarad, pF)

Figure 5 Pressure sensor data for trying to stand-up activity (approximately in picofarad, pF)

We obtained 16,000 columns of textile pressure sensor data for each activity in our experiments. Since thepressure sensor data is complicated, we did three experiments for better accuracy. We extracted mean, variance,
minimum, and maximum features from the raw pressure
sensor data for the first experiment. Using a 1-second
window size, we set the features for 50% overlapping
data. We used one traditional machine learning model

図4

pF）

K-Nearest Neighbor (KNN), for predicting the activity.
In the second experiment, we extracted ten statisticalfeatures, i.e., mean, median, standard deviation (STD),

運動時の圧力センサデータ（単位：約ピコファラド、

minimum, maximum, median absolute deviation (MAD),
interquartile range (IQR), Kurtosis, skewness, and vari-

Figure 4 Pressure sensor data for exercising activity(approximately in picofarad, pF)

ance. Then for the third experiment, we again collected
data with one person on a different date. Moreover, weused the same subject data for training and testing, butthey were collected on different dates.

4.2. Experimental Setup
We collected a sequence of three activity data suchas sitting, exercising, and trying to stand up using
wheelchair pressure sensors. We analyze those data using a machine learning algorithm to predict the activity
in different methodologies. The time duration for conducting each activity is 60 seconds. Data were collected
at a constant rate of 8Hz from e-textile pressure sensors.
For the first experiment, in the laboratory environment,
we collected three subjects’ data, and we considered 2person data for training and different 1-person data for
testing. Figures 3-5 show the sum of each activity’s pressure data (approximately in picofarad, pF).

5. Result Analysis
In the first experiment with four statistical features andone person leave out the method, we achieved 84% accuracy. For trying to stand up activity, we got 81% F1score. Then we extracted six more statistical features,and with them, our model achieved 86% accuracy and
83% F1-score for trying to stand up activity prediction.
In the personalized experiment, we achieved 91% accuracy and 94% F1-score for trying to stand-up activity
prediction. The result of our experiment with trying tostandup prediction demonstrates that adding more sta-48

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表1

マルチクラス分類の結果

Table 1

Multi-Class Classification Results for three experiments, showing Macro average and weighted average for

precision (Prec.), recall (Rec.), and F1-Score (F1)

Activities

Experiment 1:

Experiment 2:Experiment 3:

Leave-one-out
4 features
Prec. Rec. F1

Leave-one-out
10 features
Prec. Rec. F1

Personalized models
10 features
Prec. Rec.
F1

Sitting

0.95

0.93

0.94

0.96

0.93

0.95

0.86

0.93

0.89

ExerciseTrying to Stand-up

0.87
0.73

0.68
0.90

0.76
0.81

0.86
0.78

0.75
0.90

0.80
0.83

0.90
1.00

0.93
0.88

0.91
0.94

Accuracy
Macro Average
Weighted Average

0.84
0.85
0.85

0.84
0.84

0.86
0.84
0.84

0.87
0.87

0.91

0.86
0.86

0.86
0.86

0.92
0.92

0.91
0.91

図6

4 つの特徴量の場合の混同行列

0.91
0.91

Prec.: Precision, Rec.: Recall, F1: F1-Scoretistical features has increased the accuracy of our model.
In particular, we observed that the accuracy of our model
improved from 84% to 86% when utilizing a one-person
leave-out method by increasing the number of statisticalfeatures from four to ten. Table one shows the detailprediction result. From experiment 1 and 2, we observedthat with one person leave out method, exercise data aremostly misclassified with trying to stand up activity data.
However, we achieved the highest accuracy with the personalized model because of less misclassification between
exercise and trying to stand up data. Figure 6-8 shows
confusion matrix for each experiment, respectively.

6. Conclusion
The smart technology described in this paper uses etextile pressure sensors and machine learning algorithms
to detect attempts to stand up by wheelchair users. Thissystem’s deployment attempts to reduce the possibility of unintentional falls happening in healthcare facilities, including hospitals and nursing homes. The personalized model showed the highest level of accuracy at
91% by combining a pressure matrix array configuration
with the KNN algorithm. According to these findings,
a wheelchair system with an e-textile pressure sensor isa helpful tool for preventing unexpected falls. The suggested technology is intended to anticipate attempts tostand up from a wheelchair, which can also carry a significant risk of injury.

Figure 6

Confusion matrix with 4 statistical features

In summary, the safety and well-being of older adults
and dementia patients at risk of falling can be significantly improved using e-textile pressure sensors in fall
prevention systems. These sensors can recognize movement patterns and pressure variations, enabling early
identification of falls and other abnormalities. These devices can assist in preventing falls and lowering the riskof injuries by providing real-time feedback and alarms tocaregivers and healthcare professionals. E-textile pressure sensors have the potential to be an essential factor

49

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

on health, labor and welfare. Special Research Projecton Health, Labor and Welfare Science (2015).
[2] van Doorn, C., Gruber-Baldini, A., Zimmerman, S.,
Hebel, J., Port, C., Baumgarten, M., Quinn, C.,
Taler, G., May, C. and Magaziner, J.: Dementia
as a Risk Factor for Falls and Fall Injuries Among
Nursing Home Residents, Journal of the American Geriatrics Society, Vol. 51, pp. 1213–8 (online),
10.1046/j.1532-5415.2003.51404.x (2003).
[3] Islam, G. M. N., Ali, M. and Collie, S.:

Tex-tile sensors for wearable applications: a comprehensive review, Cellulose, Vol. 27, pp. 1–29 (online),
10.1007/s10570-020-03215-5 (2020).
[4] Liu, S., Ma, K., Yang, B., Li, H. and Tao,

Figure 7

図7

10 個の特徴量の場合の混同行列

X.: Textile Electronics for VR/AR Applications,
Advanced Functional Materials, Vol. 31 (online),
10.1002/adfm.202007254 (2021).

Confusion matrix with 10 statistical features[5] Atalay, O., Kalaoglu, F. and Bahadir, S.: Development of textile-based transmission lines using conductive yarns and ultrasonic welding technology fore-textile applications, Journal of Engineered Fibers
and Fabrics, Vol. 14, p. 155892501985660 (online),
10.1177/1558925019856603 (2019).
[6] Arnrich, B., Setz, C., Marca, R., Tröster, G. andEhlert, U.: What Does Your Chair Know AboutYour Stress Level?, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, Vol. 14, pp. 207–214(online), 10.1109/TITB.2009.2035498 (2010).
[7] Congcong Ma, Wenfeng Li, J. C. S. W. L. W.: A Fatigue Detect System Based on Activity Recognition,
pp. 303–311 (2014).
図8[8] Chen, T., Ding, Z. and Li, B.: Elderly Fall Detection Based on Improved YOLOv5s Network, IEEE
Access, Vol. PP, pp. 1–1 (online), 10.1109/ACCESS.2022.3202293 (2022).
[9] Vadivelu, S., Ganesan, S., Murthy, O. and Dhall,
A.: Thermal Imaging Based Elderly Fall Detection, pp. 541–553 (online), 10.1007/978-3-319-5452644 0(2017).
[10] Wang, X., Gao, C. and Guo, Y.: Elderly fall detection using SIFT hybrid features, p. 96751W (online),
10.1117/12.2199683 (2015).
[11] Xu, W., Huang, M.-C., Amini, N., He, L. and Sarrafzadeh, M.: eCushion: A Textile Pressure Sensor Array Design and Calibration for Sitting Posture
Analysis, Sensors Journal, IEEE, Vol. 13, pp. 3926–
3934 (online), 10.1109/JSEN.2013.2259589 (2013).

10 個の特徴量の場合の個人化モデルの混同行列

Figure 8 Confusion matrix for personalized model with10 statistical featuresin the ongoing endeavor to enhance fall prevention techniques and support healthy aging. In the future, we willcollect real-field data from nursing homes to make thissystem more robust and valuable.

References[1] Ninomiya, T.: A study on future estimates of theelderly population with dementia in Japan, Research
report for 2014. Grant-in-aid for scientific research50

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）[12] Kamiya, K., Kudo, M., Nonaka, H. and Toyama, J.:
Sitting Posture Analysis by Pressure Sensors, pp. 1–
4 (online), 10.1109/ICPR.2008.4761863 (2008).
[13] Khan, Z. and Sohn, W.: Abnormal Human Activity
Recognition System Based on R-Transform and Kernel Discriminant Technique for Elderly Home Care,
IEEE Transactions on Consumer Electronics - IEEE
TRANS CONSUM ELECTRON, Vol. 57, pp. 1843–
1850 (online), 10.1109/TCE.2011.6131162 (2011).
[14] Turaga, P., Veeraraghavan, A., Srivastava, A. andChellappa, R.: Statistical Computations on Grassmann and Stiefel Manifolds for Image and VideoBased Recognition, IEEE transactions on patternanalysis and machine intelligence, Vol. 33, pp. 2273–
86 (online), 10.1109/TPAMI.2011.52 (2011).
[15] Asano, H., Suzuki, T., Okamoto, J., Muragaki, Y.
and Iseki, H.: Bed Exit Detection Using Depth Image Sensor, J. TWMU, Vol. 84, pp. 45–53 (2014).
[16] Madokoro, H., Nakasho, K., Shimoi, N., Woo, H.
and Sato, K.: Development of Invisible Sensors anda Machine-Learning-Based Recognition System Used
for Early Prediction of Discontinuous Bed-Leaving
Behavior Patterns, Sensors, Vol. 20, p. 1415 (online),
10.3390/s20051415 (2020).

51

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

顔表情解析による自然な笑いと作り笑いの識別

中嶋桃香 †1
慶應義塾大学環境情報学部

浜中智己，佐々木航 †2慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科

大越匡 †3慶應義塾大学環境情報学部

中澤仁 †4慶應義塾大学環境情報学部

概要

表情と感情の結びつきに着目した先行研究によると，基本 6 感情を表す普遍的な表情があると明らかになっている．

しかし，現実世界では表情と感情は必ずしも一対一の関係ではない．例えば喜びのようにポジティブな感情を表す笑顔と，ネガティブな感情を表す作り笑いがある．特に作り笑いはうつ病の症状として見られることがある．そのため，心療内科では笑顔状態で元気な印象であっても注意深く診療を行っている．そこで，笑顔表出時の感情を推定することを目的として，顔表情データから機械学習モデルを構築する
ことによって自然な笑いと作り笑いの識別をする手法を提図1案した．その結果，最大で 97.0% の識別精度を達成した．

Ekman らが提唱した基本 6 感情に結びつく普遍的な表情 [3]

1. はじめにするための笑い．面白く感じていないのに空笑いする擬態，た情報から相手の感情や内面状態を推定している．様々な笑いである．社会的笑いについて，コミュニケーションを

人間はコミュニケーションを取る際に，表情や声色といっ悲しみや恐怖の感情を他人に悟られないようにするための種類の表情の中で，特に笑顔は対人関係を円滑に進め，日円滑に進めるために笑いがどのような感情の下で生じたの常生活で頻繁に見られる幸福の表象とされている [1]．感情

かを理解することが重要だと述べている．

と表情の結びつきに関する研究の第一人者として知られる

そして，心理臨床場面において快感情を伴わない笑い，内Ekman らの研究によると，図 1 のように基本的な 6 つの感面と表出のずれがうつ病患者の特徴として研究されている．

な表情があることが示されている [2]．

「仮面うつ病」だと言われている [4]．この病気の特徴は周究を笑いの分類，社会的笑いの機能， 自然な笑いと作り笑

うに振る舞うことである．また，他人の視線を意識しやす

情 (怒り，嫌悪，恐怖，喜び，悲しみ，驚き) を表す普遍的うつ病の中でも特に若い女性に多いのが「ほほえみうつ病」

李・渋谷 [4] らの研究では，社会的笑いに関する心理学研

囲の人に笑顔や明るい表情を出して周りから悟られないよいの差異，笑いの発達，笑いの識別，笑いの 6 つの観点かい傾向や自己の容姿や行動への意識は心理学の研究では公ら概観した．この研究では，快感情を伴わない笑いを社会的自己意識と呼ばれているが，この公的自己意識が高い人的な笑いとして述べている．例えば，真の感情を隠蔽，擬装ほど作り笑いをしやすいという研究もされている [5]．

このように，作り笑いが注目される中で，自然な笑いと作り笑いを識別することを目的とした研究が行われている．

Facial Expression Analysis to Discriminate Between Natural andFake Smiles
†1
†2
†3
†4

しかし，既存研究ではセンサーが付属した眼鏡型のデバイスを用いて表情の動きをトラッキングしているため実用性を

MOMOKA NAKAJIMA, Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
SATOKI HAMANAKA，WATARU SASAKI, Graduate Schoolof Media and Governance, Keio University
TADASHI OKOSHI, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University
JIN NAKAZAWA, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University

伴わず，日常生活に応用するのは難しい [6]．そこで，本研究は PC やスマートフォンのカメラで撮影される顔表情からAction Unit ごとに表情の動きの強度を特徴量として，機械学習によって自然な笑いと作り笑いを識別する手法の提案

52

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）をする．本研究で行った顔表情のデータ収集実験においてられてこそ好印象を与えるのである．また，人種や民族の違Unit に分割した．その Action Unit の動きの強度を特徴量として笑いを識別するモデルの学習を行った．AUC を用い

怒哀楽などの感情を表情から認識する際には感情の共通認いによって顔のパーツは個人によって大きく異なるが，喜顔表情データを収集し，Openface を用いて顔表情を Action

識がある程度得られることも述べている．

たモデルの性能評価において 95.7% を達成した．

2.2. 自然な笑いと作り笑いの識別

本論文は以下のように構成される．2 章では自然な笑いと作り笑いの差異，識別に関する関連研究を提示する．3 章で齊藤，正井，杉本らの研究 [6] は反射型光センサアレイをは自然な笑いと作り笑いを識別するための詳細なアプロー

装着した眼鏡型のデバイスから得られるセンサーデータでチについて述べる．4 章では機械学習モデルを構築するた

自然な笑いと作り笑いを識別する研究を行っている．表情

めのデータセットを収集する実験について述べる．5 章で筋の動きによって皮膚変形が生じると，図 3 のような眼鏡

はデータ収集実験の結果や実験内で実施したアンケート結型デバイスに取り付けられた 16 個の反射型光センサーと皮

自然な笑いと作り笑いを識別するモデルを学習させるため反射強度が変わるため，センサーデータから表情を識別す

果から性格と作り笑いの関連性について述べる．6 章では

膚表面の間の距離に変化が生じる．その距離によって光ののデータセット構築や精度評価について述べる．8 章ではる設計である．

結果を元にした結論と考察を述べる．そして 7 章で考察とともに今後の展望を述べる．

2. 関連研究2.1. 自然な笑いと作り笑いの差異

フランスの神経学者デュシェンヌ (Duchenne) は，ポジ

ティブな情動から表出される笑顔を「真の笑顔」，ポジティ
ブな情動とは関係なく表出される笑顔を「偽の笑顔」として，2 つの笑顔を解剖学的特徴から違いを明らかにした [7]．

図3

2 つの笑顔の一例を図 2 に表す．

ス [6]

反射型光センサアレイを装着した眼鏡型のデバイ

この研究では，コメディ動画によって誘発された快感情を伴う自然な笑いとコンピュータからの指示によって意図的に作らせた快感情を伴わない作り笑いとを区別できるかを検証した．センサーから得られた反射強度の分布である
幾何学的特徴と時間的特徴の両方から学習された機械学習

モデル（SVM）で 94.6 ％と非常に高い平均識別精度を記録した．しかし，この研究は眼鏡型のデバイスから得られるセンサーデータに依存するものである．そのためこの提案された手法に基づいて笑顔の識別を日常生活に応用することは難しい．
図2

左が真の笑顔，右が偽の笑顔を表す [8]3. アプローチ

自然な笑いと作り笑いとを識別するためのアプローチを真の笑顔はデュシェンヌスマイルとしても知られており，以下の図 4 に表す．

大頬骨筋による頬の上昇と眼窩部眼輪筋による口角の上昇

本研究は，特殊なデバイスを用いることなく笑いを識別が特徴として挙げられる．菅原の研究 [8] では，笑顔は目元することを目的とした．日常生活にこの識別技術を応用すと口元が魅力の要因であり，知覚において他の顔要素よりることを見込んで，機械学習モデルの構築という手法を採も好印象を与える際に有意に働くということを述べている．

用した．そして，モデルの構築においては笑顔が表出してそして，目元と口元のどちらか片方の動きだけでは不十分いるときの表情データセットを作成するところから行った．

であり，目と口の両方にデュシェンヌスマイルの特徴が見53

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
がら，「自然な笑い/作り笑い」をした場面について記録を行う．

6.「自然な笑い/作り笑い」の場面を記録したものと，TIPI図4

J への回答結果を Google form で送信する．

本研究のアプローチの概観図

4.1. 被験者に行った質問項目

被験者に会話のきっかけとして行った質問項目を以下に笑顔状態の表情データは基本的にポジティブな感情から表示す．

出するものを取り上げている．本研究が着目しているような内面状態と表出事項の不一致，作り笑いのようにネガティ

1. 対面コミュニケーションにおいて自分が気まずいな，

ブな感情を含む笑顔のデータセットは存在しない．そのた

困ったなと思う瞬間を教えてください．

め，データセット構築から取り組む必要がありデータセッ

2. オンラインコミュニケーションにおいて自分が気まず

ト構築は本研究の大きな新規性の一つである．

い，困ったなと思う瞬間を教えてください．

3. 自分の感情とは反して笑顔を無理矢理作る，作り笑いをしたことがありますか？またどのような場面でしま

4. データセット作成のための実験

したか？

本実験は，会話上から生まれる自然な笑いと作り笑いの顔

4. SFC にコース制度を導入するとしたら賛成ですか？反

表情データを取得することを目的としたものである．男子

対ですか？理由も教えてください．

大学生 5 名，女子大学生 3 名を対象に，30 分ほどの実験を行った．実験は，被験者 2 名と筆者自身の合計 3 名で構成

これらは筆者が答えやすい質問と答えにくいと想定したもは筆者自身がファシリテーターとなり，オンライン上で質想定される質問として (4) を設定した．これらの質問は筆のである．答えやすい質問として (1)〜(3)，答えにくいとされ被験者 2 名の組み合わせはランダムに行った．実験中問に回答したり雑談を行った．そして，実験中に会話する様者が被験者に 1 人ずつ聞いていき，1 対 1 の対話形式とし然な笑い/作り笑いをした時間について動画を見ながら記録に，コミュニケーションにおける意思疎通の齟齬や作り笑

いの相関について述べられていたため，個人の性格と作りあり，答えやすいと考えた．(4) は唐突に実験の主題とは異た．(1)〜(3) には作り笑いの定義を実験の冒頭で行った際子を録画し，実験後被験者に録画を配布して各被験者に自いについての例を述べたため，実験の流れに沿った質問でしてもらった．また，先行研究でパーソナリティと作り笑

なった質問で，理由も述べなければならないことから深く笑いの表出について検証すべく，被験者ごとに Big-Five に考える必要があり答えにくいと考えた．

基づく性格尺度を測るために TIPI-J に回答してもらった．
被験者自身に作り笑いの記録をしてもらうにあたって，以4.2. アンケートによる笑顔のラベル付け

下のような作り笑いの定義を共有した．これは先行研究か
らまとめたものである [4]．

笑顔のラベル付けにおいては，実験終了後に Zoom の録画を配布して，自然な笑い (ポジティブな感情を含む) をし

1. 擬態 : 初対面同士の会話，意見が対立した際に対立を避けるために. また緊張を軽減するための笑いた時間と作り笑い (ポジティブな感情を含まない) をした時間について記録するよう依頼した．記録を依頼する前に作

2. 雰囲気操作 : 場が凍っている時，白けてしまった時にり笑いの定義に関して被験者に再度補足の説明を行い，実場の雰囲気を和ませるための笑い験動画を視聴しながら記録してもらった．このアンケート

3. 感情制御 : 立場や雰囲気が原因で本音を言えない時，社

データから筆者が自然な笑いと作り笑いの場面だけ動画を交辞令によりネガティブな感情を隠蔽するための笑い

トリミングし，機械学習モデル作成のために，データ整形を実験手順の詳細は以下の通りである．

行った．

1. 実験の概要と作り笑いの定義について説明を受ける．

5. 実験結果

2. アイスブレイクのために設定された自己紹介を行う．
3. 実験実施者からのコミュニケーションに関する質問に

本節では第 4.1 章で述べたデータ収集実験において被験回答する．

者から得られた回答について考察を述べる．また性格と作

4. 実験実施者からの与えられたお題について被験者同士

り笑いの表出頻度についての検証結果も本章で記す．

で話す．

実験から自然な笑いの動画データが全体で 120 秒，作り5. 実験終了後，実験実施者が提供する録画データを見な

54情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
笑いが 251 秒収集できた．特徴化する過程については第 6してしまう」，「自分が興味のない話題でも相手が楽しく話

然な笑いのデータが 2986 行，作り笑いは 6291 行となった．

く分からなくても，ひたすら相槌と作り笑いをして話を聞章で詳細を述べるが，データセットのカラム数としては自せるように，作り笑いをして場を和ませる」，「相手の話が全き続けたことがある」といった回答が得られた．作り笑い

実験中に行った (1)〜(4) の質問の回答結果を以下に記す．

の経験があると回答した 7 名のうち全ての被験者が，会話

5.1. 対面コミュニケーションにおいて気まずさを感じるする相手との関係性について述べていた．関係性について，

点

目上の人に対しては頻繁に作り笑いをすると回答していたが，友人や後輩のような親しい関係性では作り笑いをする

対面コミュニケーションにおいて気まずさを感じる点にことなく，ありのままに感情を表している．といった回答

ついて，「自分が原因で仲違いしてしまった相手とばったりが得られた．作り笑いをあまりしないと回答した 1 名の被会ったときのコミュニケーション」「初対面同士でグループ

験者は「感情が表情や言動にストレートに出てしまうので，ワークを行い，意見が対立したとき」，「言葉が急に出てこあまり作り笑いはしない」と回答していた．

なくなり，沈黙状態を生み出してしまうとき」，「自分が話しているのに相手から会話を早く切り上げたい雰囲気を感

5.4. 性格と作り笑いの表出頻度の関連性じ取ったとき」，「顔見知り程度の人とばったり会って挨拶

本研究において，被験者ごとの性格を表す指標をとして以外に会話をしようとも話題選定が難しいとき」，といった回答が得られた．5 名の被験者から初対面や顔見知りとは Big-Five を採用した．Big-five は Goldberg [9] が提唱

ニケーションにおける話題が挙げられた．また 2 名の被験学説である．そして，実験において信頼性が担保される形した，人の性格が 5 つの因子の組み合わせで決まるといういったようにそこまで関係性を築けていない人とのコミュで被験者に負担をかけずに性格尺度を測定するために日本者から，先輩や上司のように立場が上の人と話す際は関係

語版 Ten Item Personality Inventory（TIPI-J）を採用し性が築けていても気まずさを感じることが多いという回答

た [10]．これは Big-five の 5 因子に対して，各 2 項目の設が得られた．

問から測定するものである．5 つの因子を以下に記す．

5.2. オンラインコミュニケーションにおいて気まずさを• Openness（開放性）

感じる点• Conscientiousness（誠実性）

オンラインコミュニケーションにおいて気まずさを感じ• Extraversion（外向性）

る点について，「複数人で話すとき，お互いに話始めるタイ• Agreeableness （調和性）

ミングを伺っているような雰囲気があるとき」，「グループ• Neuroticism（情緒安定性）

ワークでカメラオフの状態で話す人がいると表情が見えな

TIPI-J を作成する際に信頼性・妥当性の検討について，予いから話し始めるタイミングが伺えない」，「深く考えずにテ

備調査と本調査を大学生を対象に行っており，青年期以降

キストチャットを送信してしまい，意図が正確に伝わってに適用することが可能と述べていることから本研究の実験

いるかわからないとき．口頭で簡単な補足をすることがででも Big-five の 5 特性を測る際に妥当な指標だと考える．

きないから」，「大人数でのグループワークで沈黙状態から

TIPI-J の回答から Big-five の 5 因子に対して尺度を測る式

話し始めるハードルが高い」，「話し出しが被ったとき，会話を以下に記す [10]．

を始める順番の譲り合いのようなことが始まり気まずい」，「グループワークでのアイスブレイクが気まずい，当たり障• 開放性 =（項目 5 ＋（8 – 項目 10））/2• 誠実性 = 項目 3 ＋（8 – 項目 8））/2• 外向性 ＝（項目 1 ＋（8 – 項目 6））/2• 調和性 =（（8 – 項目 2）＋ 項目 7）/2

りのない授業に関する話題を持ちかけて頑張ることが多い」
といった回答が得られた．

4 名の被験者からオンライン上で会話する際に話し始める
タイミングについて回答が得られた．また 2 名の被験者か• 情緒安定性 =（項目 4 ＋（8 – 項目 9））/2

ら，相手がカメラオフだと表情が見えず話しづらい，感情が以上の計算式から被験者ごとに，開放性，誠実性，外向性，

読み取りづらい，といった回答が得られた．

調和性，情緒安定性を算出した結果を表 1 に示す．

そして，TIPI-J から算出された各 5 項目の素点と実験内

5.3. 作り笑いをする経験や場面について

における自然な笑いの発生回数と作り笑いの発生回数につ作り笑いをした経験について 8 名中 7 名が作り笑いをすいて相関係数を算出した結果を表 2 に表す．

ると回答した．7 名の被験者からは，「目上の立場の人と会

1 番強い相関が見られた項目が外向性との相関関係で相話をするときは対面でもオンラインでも作り笑いを頻繁に

55

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
被験者番号

1
2
3
4
5
6
7
8

自然な笑い

1
3
3
1
6
2
2
12

表1
開放性
誠実性
外向性
調和性

表2
関

情緒安定性

自然な笑い

0.43750.68990.03070.5041-0.0397

作り笑い

7
5
1
3
5
3
1
5

開放性

6.0
5.0
6.0
5.0
5.0
4.5
6.0
6.5

誠実性

2.5
6.0
5.0
5.0
5.5
6.0
7.0
8.5

外向性

5.5
6.5
3.0
4.5
6.0
5.0
6.0
5.0

調和性

5.5
5.0
3.0
4.5
5.5
4.5
6.0
6.5

情緒安定性

5.0
4.0
5.5
4.0
4.0
5.0
1.5
4.0

TIPI-J に基づいて被験者ごとに算出した性格の項目
作り笑いの処理によって笑いの動画は 1 フレーム 0.04 秒単位で各AU の動きが 1-5 の 5 段階評価で表される強度を特徴量化し1.480297e-16-0.3161
0.48210.47380.2904

た．その結果，データとして自然な笑いは 2986 フレーム，
作り笑いは 6291 フレーム集まった．特徴量化されたデータは以下のような構成になった．

Big-Five と自然な笑いと作り笑いの表出に関する相

カラム名

face idtimestamp
confidence
success
AU01 r - AU45 r
AU01 c - AU45 c

関係数は 0.482154 となった．次いで強い相関が見られた項目は調和性で相関係数が 0.473895 となった．また，性格の尺度と自然な笑いの表出回数にも相関が見られなかった．

自然な笑いの表出回数と誠実性の項目で相関係数が

表3

0.689952 となった．データ数が 8 であることから，十分な相関関係にあるとはいえないと考えられる．次いで自然Openface による Action Unit 抽出

face id は，1 つの動画内に複数人が映っている場合に人な笑いと強い相関関係が見られた項目は調和性で相関関係を区別するためのデータである．confidence は，顔のランが 0.504178 となった．

ドマーク検出におけるトラッキングの信頼度を表すものでこのような結果になった 1 つの原因としてデータ不足がある．実験内で実際にあったものとして，口元を手で隠す挙げられる．今回の実験では被験者 8 名を対象にしている．

ような動作がある際に顔のランドマークが検出できずにト

そもそも，被験者をさらに増やしてデータ数を増やすべき

ラッキングの信頼度が 0 に近い値を取っていた．そのためという反省点が考えられる．

今回実験で撮影された動画からデータセットを作成する際には，特徴量抽出を行った際に confidence の値が 0.90 を

6. 機械学習モデルの評価下回ったカラムを削除する処理を行った．success はランドマーク検出における顔部位のトラッキングが成功している

6.1. 特徴量抽出かどうかを表すものである．主にフレーム内に顔が写って実験で収集した動画を特徴量化するにあたって，Tadas

いるかどうかを表している．AU r は，AU の強度について

Baltrušaitis とケンブリッジ大学 Multicomp group が開発表すものである．例えば，AU01 r のとき内眉の上がり具合した Openface2.0 [11][12] を用いた．このツールキットはについて 0（存在しない），1（最小強度で存在），5（最大強度

顔のランドマーク検出，頭の姿勢推定，表情変化の認識，視で存在）の範囲で連続した値が出力される．AU c は，AU線推定をリアルタイムで行うものである．顔表情を解析すが存在するかどうかを表すものである．例えば，AU01 r のるツールにおいて，顔のランドマーク検出から姿勢推定まとき内眉の上がり具合が 0（存在しない），1（存在する）がで全てをカバーするソフトは少ない．また，このソフトは出力される．

Windows，OSX，Ubuntu といったクロスプラットフォーム

そして，実際に機械学習モデルを構築するにあたってに対応しており GPU を必要としないリアルタイム性能をAction Unit の動きの強度である [AU01 r] から [AU45 r]

持つ．この Openface を用いて，顔の筋肉の動きを客観的にのみを説明変数として使用した．

分割する Facial Action Unit(AU) を検出した．Openface

今回作成したデータセットでは，実験内で被験者に回答

56

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
手法

Logistic Regression
Random Forest Classifier
Support Vector Classifier

表4Precision
0.895
0.972
0.893

Recall
0.910
0.973
0.916

F1 Score
0.902
0.973
0.904

AUC
0.840
0.957
0.840

教師あり学習の各手法とその性能評価してもらった TIPI-J の性格尺度は使用していない．被験者

性質を持つ．そのためこのように高い精度で予測できたとはそれぞれ実験内で複数回作り笑いを行っているため 1 人

考えられる．

また，機械学習モデルの汎化性能を検証するために k=8の被験者につき約数百行の顔表情データがある．しかし顔表情のデータに性格尺度のラベルを付けるとしても数百行の k 分割交差検証を用いて精度の評価も行ったところ，精度のデータに一意のラベルをつけることになる．そのため今は 97.0% と非常に高い精度で識別できることが示された．

回作成するデータセットでは Action Unit の強度のみを採

1 番高い精度で分類することができたランダムフォレス

用した．

トは決定木からなる学習手法であるため，各特徴量がどれ

6.2. 機械学習モデルの構築と精度評価

Importance を算出し，以下の図 5 に示す．

だけモデルの精度向上に寄与しているのかを示す Feature

本節では機械学習モデルの手法について述べる．

まず実験で作成したデータをモデル構築用データ (学習データ) と予測精度検証用データ (検証データ) に分割する．今回は 8:2 の割合で学習用データと検証用データを分割した．

そして，実際に自然な笑いと作り笑いとを分類する機械学習の手法に Logistic Regression・Random Forest Clas-sifier・Support Vector Classifier を用いる．今回はデータ

数も各クラスにつき数千行とそこまで大きくないことから，学習速度が早いこと，また 2 値分類に優れているモデルを採用した．

今回識別したモデルの自作データセットにおいて，自然な笑いのデータが全体の 32%，作り笑いのデータが全体の68% とやや不均衡なデータセットとなっている．そのため今回は特に不均衡なクラスの問題において有用だとされる

図5

AUC（Area Under the ROC Curve）を用いて，識別モデ
ルの全体の性能評価を行うことにした．AUC は，ROC 曲

特徴量の重要度

特徴量の重要度において AU06 と AU07 と AU12 に重要線下の面積を示し，0.5 以上が望ましい結果で 1 に近いほ度の高い傾向が見られた．この結果から作り笑いの表出時

ど識別能力が高いことを表す．ROC (Receiver Operating
Characteristic) 曲線は，二値分類モデルの識別能力を表すには，眼輪筋の動きによる頬の上がり方と瞼の動き，唇の両端の引き上がり具合が特徴的であり，これらの特徴量がグラフで，真陽性率（True Positive Rate，recall）を縦軸に，識別予測に寄与していると考えられる．しかし，第 1 章で偽陽性率 (False Positive Rate，precision) を横軸にとって，

基本 6 感情にはそれぞれ普遍的な表情が存在するという主

その結果をプロットしたものである．自然な笑いと作り笑張を取り上げたが，佐藤らの研究 [2] では，基本 6 感情を表いの識別モデルの性能について，表 4 に表す．

出する普遍的な表情の理論は日本人に当てはまらない可能

AUC で比較すると，ランダムフォレストによる手法に性を示唆しており，実証に基づいて修正される必要性を述おいて 95.7% を達成した．今回，学習手法として用いた

べている．そのため自然な笑いと作り笑いの識別に関して，

Logistic regression，Random Forest Classifier，Support
Vector Classifier において Precision，Recall，F1-Score，Feature Importance から識別予測に寄与すると取り上げた特徴量が日本人特有の傾向という可能性もある．そのため

AUC の全ての指標においてランダムフォレストが 1 番高い

世代や国籍を限定せず，自然な笑いと作り笑いの特徴につ性能を示した．ランダムフォレストはアンサンブル学習にいて幅広く掘り下げていくためにはよりデータセットを充

より複数の決定木が異なる特徴量を使用して学習し，その実させる必要があると考えられる．

結果を組み合わせるため予測精度が高くなりやすいという57

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

7. 今後の展望抱いているのかネガティブ，中立な感情を抱いているのか

り笑いの識別技術の応用という観点から述べる．

設や観光地において施設のサービスの満足度を測るために即座に判断することが難しいケースが想定される．商業施

今後の展望として，作り笑いの深掘りと自然な笑いと作は，現地でのインタビューや紙面でアンケートを依頼することが一般的な方法である．しかし対面でのインタビュー

7.1. 自然な笑いと作り笑いの識別技術のユースケース

は非常に時間もコストもかかる．そのため，1 つの代替案と自然な笑いと作り笑いの識別技術の応用について，このして商業施設や観光地において各施設を訪問した人の帰る技術を実用段階に持っていくためには，手元にある任意のタイミングの表情をモニタリングし，笑顔であればそこか

画像や動画からリアルタイムで自然な笑いと作り笑いを識らポジティブな感情を抱いているかどうかを測り，満足度別することが必要になると考えられる．リアルタイムで識の評価につなげられるのではないかと考える．

別する技術をシステムとして実装することで，応用先の一

そして，コロナ禍においてオンラインでの対話やコミュ

例として挙げたカウンセリングや真の感情を隠すことが求ニケーションが珍しくない．オンライン上ではカメラ越しめられる場面への練習といった日常生活にも活用されるとの音声や動画といったように限られた情報から，相手の感考えられる．

情を汲み取る必要があることから表情から感情を推定する

例えば営業や面接の場で，緊張する気持ちや気まずい気持

技術に，より注目が高まると考えられる．そのため，今後のちを隠すために笑顔になることがあるだろう．相手にはネ

展望として技術を幅広い分野で使用できるように，顔表情

ガティブな感情を悟られないように，表情の工夫を行うたからではポジティブと捉えられがちな笑顔状態における感めにこの技術が応用できると考えられる．しかしコミュニ

情推定を行うことが挙げられる．

ケーションにおいて，自分の感情が隠されることなく相手に伝わったら不都合なこともある．例えば立場上の都合で本音と立前を使い分けて会話をすることが強いられる場面

8. 結論

は，コミュニケーションにおいて幅広く応用することを想行ったため，各ステップごとに結論と考察を述べていく．

が挙げられる．そのため自然な笑いと作り笑いの識別技術

本研究ではデータセットの作成からモデルの評価までを定はしていない．あくまでカウンセリングのように内面状
態 (感情) と表情のずれを識別してメリットが生じる場合の8.1. データセット作成

実用を期待している．

まずデータセットに関する結論を述べる．本研究で作成したデータセットは自然な笑いと作り笑いのデータ比率が7.2. 作り笑い時の感情分析

1:2 となった．やや作り笑いに偏ったデータセットになって作り笑いについて，本研究のデータ収集実験では，被験しまった原因として，実験環境の雰囲気が挙げられる．実者に作り笑いの定義を事前に共有した上で，作り笑いをし験内容について第 4.1 章で述べたように，自然な会話を再た場面を申告してもらった．その実験内で被験者に行った現するために答えやすい質問と答えにくい質問を用意した．

質問から日常生活において作り笑いはさまざまな場面で見オンライン環境での実験ということで，そもそも硬い雰囲られることがわかった．例えば人と話していて「興味がな

気を作り出してしまった，話すのが気まずかったというよい，つまらない」といったネガティブな感情を隠蔽するた

うな原因が考えられる．また今回行った実験では質問内容

めの笑いや初対面同士での会話で場を和ませるための笑いは固定であるものの，会話内容は被験者によって異なり，雰といったものである．このように，場の状況がさまざまで囲気も様々であった．そのため場の雰囲気や会話のコンテあり感情も様々である．特に笑顔は通常嬉しい，楽しいとキストを加味した上で表情データを収集することで，自然いったポジティブな感情を結びつけられることが多いため，な笑いと作り笑いだけでなく，笑い表出時の感情を推定す

ネガティブな感情に基づいた笑顔 (作り笑い) を識別するこることも可能になると考えられる．またデータセット収集とに意義があると考えられる．また，自然な笑いと作り笑

実験の被験者に関して，今回は大学生を対象にして行った．

いの識別だけでなく笑顔表出時の感情についても顔表情の被験者が 8 名だったため，さらに被験者を増やすこと，また動きから推定することができるのではないかと考える．作

表情を収集する世代も幅広くすることでより充実したデー

り笑い時のネガティブな感情の中でも辛い，苦しいといっ

タセットになることが考えられる．また，職業によって真た感情を推定することが可能になれば，本研究の応用先との感情を隠して表情を作り出すことが得意になるケースもして考えるうつ病患者のカウンセリングといった医療的な想定される．例えば役者や営業職のサラリーマンなどは自場面での実用に役立つことが考えられる．

然な笑いと作り笑いの表出にあまり差分が見られないこと

また人間の目視では笑顔状態の人がポジティブな感情をも想定される．そのため世代や職業など幅広く被験者を募

58

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
集することで，自然な笑いと作り笑いの表出に関する差に10.3154/jvs.34.14 (2014).
[9] Goldberg, L. R.: An alternative ”description of personality”: the big-five factor structure., Journal of personality
and social psychology, Vol. 59 6, pp. 1216–29 (1990).
[10] 小塩真司，阿部晋吾，Cutrone, P. 日本語版 Ten Item Personality Inventory（TIPI-J）作成の試み，パーソナリティ研，10.2132/per究， Vol. 21, No. 1, pp. 40–52（オンライン）
sonality.21.40 (2012).
[11] Baltrušaitis, T.: OpenFace 2.2.0: a facial behavior analysis toolkit. https://github.com/TadasBaltrusaitis/
OpenFace.
[12] Baltrusaitis, T., Zadeh, A., Lim, Y. C. and Morency, L.P.: OpenFace 2.0: Facial Behavior Analysis Toolkit, 2018
13th IEEE International Conference on Automatic Face
& Gesture Recognition (FG 2018), pp. 59–66 (online),
10.1109/FG.2018.00019 (2018).

ついてより深く知見が深まることが想定される．

8.2. 機械学習モデルの評価

最後に自然な笑いと作り笑いの識別モデルについて，ランダムフォレストによる学習において 95.7% という高い精度で識別することができた．特徴量の重要度を算出したところ，眼や頬の動き，口角といった部位に高い傾向が見られた．しかし，この特徴は大学生の会話時に限定した自然な笑

いと作り笑いの識別に重要な特徴だと考えることもできる．
今回は各被験者から収集した実験の録画データから顔表情を特徴量化して 1 つのデータセットを作成した．前の節でも述べたように被験者の対象を性年代や職業，国籍といった項目ごとにデータセットを分割することで表情の出方に特徴が見られる可能性もある．そのため本研究で作成した
データセットにおいては，非常に高い精度を達成することができたが，今後データセットを拡張した上でも同程度の精度を達成できるようにする必要があると考えられる．

謝辞 本研究成果は，国立研究開発法人情報通信研究機
構の委託研究（05401），JSPS 科研費 JP21K11853，JST

RISTEX (JPMJRX21J1) の支援を受けたものである．

参考文献[1] 菅原徹，笠井直子，佐渡山亜兵，上條正義，細谷聡，井 口 竹 喜 笑 顔 の 多 様 性 と 印 象 の 関 係 性 分 析 ，感 性 工 学 研

究 論 文 集 ， Vol. 7, No. 2, pp. 401–407（ オ ン ラ イ ン ），10.5057/jjske2001.7.401 (2007).
[2] Ekman, P.: Universals and cultural differences in facial
expressions of emotion, Nebraska Symposium on Motivation. Nebraska Symposium on Motivation, Vol. Vol. 19(1971).
[3] Ekman, P.: Paul Ekman Group — Universal Facial
Expressions. https://www.paulekman.com/resources/
universal-facial-expressions/.
[4] 珊 李 ，昌 三 渋 谷 社 会 的 笑 い に 関 す る 心 理 学 研 究の 動 向 ，目 白 大 学 心 理 学 研 究 = Mejiro journal of
psychology， Vol. (7), pp. 81–93（ オ ン ラ イ ン ），https://cir.nii.ac.jp/crid/1050001338378901632 (2011).
[5] 押 見 輝 男 公 的 自 己 意 識 が 作 り 笑 い に 及 ぼ す 効 果 ，心 理
学 研 究 ， Vol. 73, No. 3, pp. 251–257（ オ ン ラ イ ン ），10.4992/jjpsy.73.251 (2002).
[6] 千紗齊藤，克俊正井，麻樹杉本反射型光センサアレイを用いた眼鏡型装置による作り笑いと自然な笑いの識別，情報処理学会論文誌， Vol. 62, No. 10, pp. 1681–1690 (2021).
[7] Duchenne de Boulogne, G. B.: The Mechanism of Human Facial Expression, Studies in Emotion and Social
Interaction, Cambridge University Press (1990).
[8] 菅 原 徹 笑 顔 の 形 状 と 表 情 筋 活 動 の 分 析 ，可 視 化 情 報
学 会 誌 ， Vol. 34, No. 133, pp. 14–19（ オ ン ラ イ ン ），59

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

Basic experiment related to overconfidence detection method fromPC interaction data
Picard Sébastien、 上村拓也、
富士通株式会社

烏谷彰

memory task and computed features such as follows: the duration

1. Backgroundof keystrokes, the duration between keystrokes, the duration

Overconfidence can lead to poor task performance or failure tohovering over a button before clicking it. We hypothesized that theachieve one’s goals and can also prevent the implementation of

more the user will experience difficulty recalling a combination

optimal behavior change strategies. Overall, it can negatively

from memory, the larger the feature values will be. Figure 1

impact a various range of industries from health promotion toillustrates this hypothesis.

fitness and exercise, to business and learning among others.

2. Problems with existing work
Typically, the way to approach the issue for the abovementioned cases is as follows: analyze if the user has met their goalor not and compare that with a questionnaire about their
expectation of success with regard to the goal [1], this allows tomeasure to what extent the user is overconfident. After that it ispossible to take into account the overconfidence level for
subsequent objectives and customize programs. However instead

Figure 1): distribution of average duration in milliseconds

of waiting until the user has either achieved or failed at a first goal,

between consecutive keystrokes. Blue line = 1st iteration (when

it is desirable to detect overconfidence before adverse outcomesthe user is experiencing no difficulty), Red line = last iterationsuch as program abandonment or low achievement occur to be able

(when user cannot remember recall the combination)

to implement countermeasures.

In this experiment we started from simple combinations of digits,

3. Proposed methodthus we could compute a baseline for each user (we assume theusers experience no problem remembering the first easy

We envisioned scenes where the user is interacting with a PC to

combinations).

carry out their work or to study. For such use cases, we used a

Based on the data of all the other participants in the experiment wedefinition of overconfidence similar to the over-estimation

built a model to assess whether the user will achieve their goal

category from [2]. Specifically, we defined overconfidence as 1)(until how many digits they can remember combinations) or not

the user will not be able to perform their task correctly or solve

based on feature data relative to the baseline.

problems correctly 2) the user is confident of their future successand do not realize they will fail.
For this paper we focused on 1).

Our hypothesis is that we can

4. Experiment design

infer whether the user will achieve their goal or not by detecting

We devised a principle experiment to verify the feasibility of our

behavior that indicates the user is experiencing difficulty.

method to detect whether a user operating a PC in an office setting

We focused on the aspect that when a user is operating a PC, if

with achieve their goal or not.

they hesitate because they are experiencing difficulty, the typing
patterns will be slower than usual, also the time needed to make

4.1 Task and experiment scenario:

decisions will be longer (for example they will pause longer before- Display a random combination of digits for 5 seconds

clicking validation buttons) than usual. We conducted a principle- The user memorizes the combination and interacts with aexperiment to verify the feasibility of our method. To reflect thecustom UI requiring keyboard input and mouseabove-mentioned behavioral hypothesis, we implemented amovement before submitting their answer (this is calledⓒ2023 Information Processing Society of Japan60

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

an iteration for the rest of the paper)- Starting from a combination with less than 5 digits, the

6.3 Model

combination grows in length with a 1-digit increment,

To estimate whether a user is going to achieve or fail at their goal

either to the left or right to the previous combinationof remembering a certain number of digits, we used a statistical- This iteratively continues until the user either gives up ormodel which takes multiple features described in the previous

fails to remember up to 3 times (we call this series ofsection as input and outputs a binary label where 1 indicates theiteration a sequence for the rest of the paper)

user will not meet their goal.

- Before the first combination is displayed the user is asked

We used a random forest algorithm after early results (notto input the expected length of the combination they canreported in this paper) showing an improvement over other model

remember (We call this goal for the rest of the paper)

tested (included KNN, logistic regression) and assumed that the in--built feature selection exhibited by random forest is responsible for

4.2 Example of features used as input for the model

the improvement of performance compared to other models. In thisKeyboard typing speed, average duration between keystrokes,

experiment we adopted a randomized search for the selection oftime spent hovering on the submit button after typing the last digit.

hyper-parameters combined with a cross validation scheme.
Further, to minimize the impact of overfitting due to personal
differences we put emphasis in selecting folds such that data from

5. Data collection

participants cannot be both in the training and validation set.

16 users responded to a pre-experiment survey and indicated theirAdditionally, we reported results where data from one user isascent to participate in the experiment. Explanations about how to

exclusively used in the test set, this means that for user i in test, we

install the program and run the user interface (UI) was provided totrained the model based on the remaining 10 users, then weall participants. The task consisted of running the UI daily for 2

repeated for i = 1 to 11 and aggregated the results.

weeks (excluding weekends) and report their performance in a

7. Results

shared file so as to elicit overconfidence. 11 participants engaged
with the program and we discarded the first sequence (used forFrom the computation of features related to the task where users

practice). From the data obtained, we restricted the analysis to theremember a combination of growing length, we evaluated ouriterations where the number of digits is lower that the goal, 66

method and reported results about the feasibility to predict whether

sessions and 525 iterations.

the user will achieve their goal (meet their expectations) or not.
At first, we focused on each iteration separately. This task is rather

6. Analysis

ambitious but constitute the fundamental building block of our

6.1 Features

method.

We computed a battery of features meant to reflect our hypotheses

We report the following results in figure 2): samples where thestated in 3. Proposed method section. Those features included

user does not meet their goal are labeled as 1 and samples wherefeatures computed from keyboard as well has mouse hovers overthe user meets their goal are labeled as 0. The rows of the confusion

buttons to highlight the slowing of typing patterns expected to arise

matrix indicate the true label and the columns the predicted labels.

when hesitation due to inability to remember kicked in.

We report the accuracy as well as balanced accuracy which is theaverage accuracy per class, we consider it is a better indicator in

6.2 Normalizationcase of imbalanced data sets such as we have here. The models are

Our hypothesis relies on comparing behavior with a normal level,also trained to maximize the balanced accuracy. For the rest of the

we believe that changes in the above features are more meaningful

paper, we report performance statistics rounded to the fist decimal.

than absolute values. To verify this, in the result section we

Figure 2a) shows the results for the basic model with nocompared performance for absolute values and data normalized as

normalization. Figure 2b) show results with normalization where

follows: a) the first 5 iterations of the second sequence (the first

the user goal, iteration number of current number of digits are alsosequence being excluded from the data) is used to compute theadded as features.

minimum and maximum values independently for each participant.
All features measuring durations (e.g. mean or standard deviationof the inter-keystroke duration) are normalized by subtracting theminimum and dividing by (maximum-minimum) independently
for each user.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan61

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

Figure 2a) confusion matrix without normalization

Figure 3): sequence level results
Figure 3) shows more promising results with a balanced accuracy
reaching 66%, also recall for class 1 exceeds 50% with 8 / 14 =
57.1% but decreases for class 0 with 39 / 52 = 75.0%. The results
obtained here show that it is possible to obtain better performanceat sequence level by harnessing the results from the first few
iterations.

Figure 2b) confusion matrix with normalization

We consider further tests with larger data sets are needed toconfirm the reproducibility of the results and improvements in

The results shown in figure 2a) confirm the feeling that theterms of prediction performance are required for various

problem is extremely ambitious. Without normalization theapplications.

balanced accuracy falls below 45% and reaches 56% with thenormalization scheme. The improvement in balanced accuracy issubstantial, especially in the latter case recall (41/136 = 30%) for

8. Conclusions and future workclass 1 is much higher compared with the former case (10/136 =Our experiment results indicate that it is possible to infer from PC

7.4%), however it is still much below 50%. For class 0, that is,interaction data the first part of our overconfidence definition,

when user will meet their goal, recall is 85 / 389 = 78.1% in thenamely 1) the user will not be able to perform their task correctly

latter case and 319 / 389 = 82%. The results obtained here confirm

or solve problems correctly.

the hypothesis that absolute feature values are less meaningful thanWe need to address the second part of our definition ofrelative values and we keep the normalization scheme for the rest

overconfidence, namely 2) the user is confident of their futureof the analysis.

success and do not realize they will fail.

To verify our claims, we then evaluated the performance of our

We consider this may bedone using a questionnaire, when the user is expected to be unable

method to predict sequence labels, focusing on making predictions

to reach their goal.

at an early stage (when the number of digits is lower than the goal).

Overall, our vision is that overconfidence may be detected early

Due to the low number of sequences we decided to harness theenough to modify intervention strategies, benefit users and makeiteration labels instead of computing features at sequence levels.

significant impact for all sorts of applications. Future work

However, with binary labels the information loss would be too

includes various steps towards the realization of this vision, forsignificant, so a more fine-grained approach is preferable to predictexample the implementation of the 2-step overconfidence

sequence labels from iteration labels. Finally, for ease of

detection in real-time and the evaluation of countermeasures forcomparison with the results described in figure 2, we output thedifferent applications.

sequence classification results in binary format.
The implementation steps are described here:
Step 1: modify the iteration model to output 4-class labels (L0:

9. References:outperformed goal by more than 10 digits, L1: by 5 to 10 digits,[1]

L2: met goal or exceeded by less than 4 digits, L3:user didn’t meet

Ifcher,

John,

and

Homa

Overconfidence: A Laboratory

their goal).

Zarghamee.

"Affect

andInvestigation."

Journalof

Neuroscience, Psychology and Economics 7.3 (2014): 125-50.

Step 2: obtain the 4-level labels for the first 5 iterations of eachPrint.

sequence and return the maximum value as intermediate result.

[2] Moore, Don A., and Paul J. Healy. "The trouble with

Step 3: return to a binary label by converting L0, L1, L2 to label 0,

overconfidence." Psychological review 115.2 (2008): 502

L3 to label 1.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan62

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

行動変容を促すナッジ文言選定のためのアプリログによる属性情報の補完手法
吉川裕木子†

1.

勝間田優樹†
鈴木喬†株式会社 NTT ドコモ†

山田暁†

なナッジを選定し，プッシュ通知に活用することで，プッ

はじめにシュ通知の開封率の向上をはかることができる．しかし，近年，スマートフォンの普及に伴い，個人が持つ端末にこのナッジ種別の推定にはユーザの属性情報が必要であり，情報を送信することで，ユーザ毎に異なる内容を伝達する

その情報量はナッジ種別の推定に精度に大きくかかわる．

手法が広く実施されている．また，情報を配信する際に，こういったシステムを実現する際には，推定精度の担保の音・振動・短い文章で知らせることでユーザの興味を惹き，ため多くの情報を収集する必要があり，その情報収集にか配信した情報の認知率を向上させるプッシュ通知が注目さかるコストがシステム化する際の課題となることが予想されている．よって，プッシュ通知によるレコメンデーショ

れる．

ンにおいて，端末を利用しているユーザを分析し，配信内

よって本提案手法では，属性情報を持たないユーザのナ容やタイミングをユーザの興味に沿うように最適化するこッジ種別の推定に必要な情報の拡張手法を提案する．具体とで，ユーザの情報認知率を最大化させるという営みが的には，属性情報が取得できている一部のユーザを用いて，様々な企業で行われている．

属性情報を持たないユーザの属性情報を補完する．本提案

また，ユーザに情報を提供することが意思決定に与える手法により，すべてのユーザに対して属性情報を獲得する

影響について，行動変容に関する分野の研究が注目されてことが可能となり，これは最適なナッジ種別の推定に効果いる．ここで述べる行動変容とは，行動経済学でいわれる的であると言える．

人間の行動理論に基づいて働きかけることで，その人の行動を変化させることができるというものである．このような働きかけを活用して，環境問題や都市渋滞など様々な社

2.

会問題の解決に取り組んだ実例研究がおこなわれている[1][2]．

関連研究
ユーザの意思決定の癖である心理バイアスとユーザのパ

また，行動変容をさらに促す手法として，ナッジ[3]が注ーソナリティの関係性は，過去の研究で示されている．例

目されている．ナッジとは，人間の思考の癖を利用し，ユ

えば，時間割引率に関するアンケート分析[7]では，年齢やーザにとって望ましい選択をするように促す行動変容に関

性別，婚姻の有無などが時間割引率に対して影響があるこする手法の一つであり，ナッジを活用した研究や実例が多とを示した．このような研究から，ユーザが持つ心理バイ

く実施されている．例えば，プッシュ通知によって表示さアス特性を調査できるようにデザインされたアンケートをれるメッセージにナッジを適応することでプッシュ通知の用いることで，ユーザ自身の属性情報との関係性を分析で開封率を向上させるという効果が挙げられている[4][5]．

きることが分かる．

ナッジには複数のフレームワークが存在する．例えば，一方，心理バイアスと対応したフレームワークを用いた人間の得をすることより損をすることの方を大きく評価す

ナッジとユーザのパーソナリティの関係性についても，過るという損失回避バイアスという心理特性を活用した「損去の研究で示されている．例えば，学習を促すメッセージ

失回避フレーム」や，他人と同じようにふるまうことを好配信において，事前に測定したユーザの性格特性と，メッ

むという同調性バイアスという心理特性を活用した「同調セージ配信に用いた 2 種類のナッジに対する反応に相関関フレーム」などが例に挙げられる[6]．

係があったという実例が挙げられている[8]．このような研本研究では，ユーザのもつ心理特性によって，異なるフ究から，ユーザのもつパーソナリティに応じたナッジを用

レームワークによって設計されたナッジ種別の効果が異ないることで，行動変容率の向上が期待できることを示してることに着目し，ユーザの心理特性の度合いを推定するこいる．

とで，ユーザに最も効果のあるナッジの種別を推定するここれらの従来研究から，ユーザのパーソナリティを用いとができると考える．さらに，その推定に基づいて，最適て学習モデルを構築することで，そのユーザの行動変容を促すのに最適なナッジを推定することが可能だといえる．

Proposal and Evaluation for Nudge Optimization Recommendation System Using
Extending Attribute Information with Application Logs
† YUKIKOYOSHIKAWA, YUKI KATUMATA, TAKASHI SUZUKI, AKIRAYAMADA, NTT DOCOMO Ltd.

しかし，こういった学習モデルの構築に必要な，ユーザのパーソナリティは，年収や性別などの属性情報に関するアⓒ2023 Information Processing Society of Japan63

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

ンケートや，くじの購入金額の質問[9]のようなユーザがもつ心理バイアス特性を特定するようなアンケートを実施することで収集する，といったことが従来の研究では行われてきた．しかし，こういったアンケートの質問設計は大変複雑であり，またユーザから有効な回答が得られる割合多くはない．よって，情報収集の点でナッジのユーザ最適化
を実サービスとして実現するのが難しいといえる．
ユーザのパーソナリティを示すデータの収集方法に，ユーザのスマートフォンなどから収集できるログを活用して図1推定する研究がおこなわれている．例えば，携帯端末から本研究で用いたユーザ群と保持するデータ収集できる位置情報などからわかる，日常的な行動パター
ンから職業属性が推定できる [10]．また，Web サイトにお3.2 アプリログのベクトル空間距離の算出
2 で述べたスマートフォンからパーソナリティを推定でける時系列的なアクセス数から，年齢などのユーザ属性に基づいたクラスタを推定することができる[11]．

きるという従来研究より，本研究における属性情報とアプ

これらのことから，パーソナリティデータを収集するたリログには相関関係があり，アプリログが類似しているユ

めに，スマートフォンから自動的に収集できるログを活用

ーザ同士は属性情報も類似していると考えられる．本提案することで，アンケートなどから収集できる情報相当を推手法では属性情報とアプリログの類似度をベクトル間距離測できると考えられる．

と定義する．

よって，本研究では，一部のユーザに実施したアンケー

まず，属性情報とアプリログのベクトル間距離を定義す

トなどから収集した情報と，全てのユーザから自動的に取る．ここで，ユーザ i とユーザ j 間の属性情報 Xd の距離は得可能なスマートフォンからのログを用いて，ナッジのユ

以下の式で与えられる．

ーザ最適化に有効な属性情報を補完する手法を提案する．
また，ナッジのユーザ最適化において本提案手法が有効で(1)あることを示す．
また，アプリログ Xa の距離を以下の式で与える．

3.

提案手法

(2)

3.1 ユーザが持つ情報種別について
本研究では，図 1 のように 2 種類のユーザ群を対象ユーザとする．ユーザ群 A は属性情報とアプリログの 2 種類のデータをもち，ユーザ群 B はアプリログのみをもつ．また，(3)
ここで，W はアプリログの重み付けパラメータであり，属性情報とアプリログはベクトル表現に変換されており，

アプリログの距離が近いと属性情報の距離が近いという関ベクトル間距離を算出することで，ユーザ間の類似度を示

係が成り立っている．なお，パラメータ W の学習は以下のすことができる．

式を用いて，対象ユーザの全通りの組み合わせで行われる．

ここで属性情報は，ユーザ群 A の過去のアンケート回答(4)や他のサービス利用から推測される，性年代や趣味趣向のことを指し，アプリログは本システムが導入されたアプリ
ケーションから取得できる，各画面の閲覧時間やボタン押(5)
次に，属性情報とアプリログの両方をもつユーザ群 A を

下回数などの操作ログを指す．

用いて，パラメータ W を学習する．式(2)に学習済みの Wを用いて，アプリログのユーザ間距離が近いユーザは同じ
クラスタになるようクラスタリングを行い，各クラスタに所属するユーザの平均ベクトルを獲得する．
3.3 属性情報の補完手法
アプリログのみをもつユーザ群 B のユーザ B の属性情報を補完する手法を示す．ユーザ B のアプリログと 3.2 で獲得したクラスタの平均ベクトルとの距離を，式(2)を用いてⓒ2023 Information Processing Society of Japan64

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

算出し，ユーザ B に最も近いクラスタを選択する．
次に，選択されたクラスタ内からユーザ群 A に所属する
ユーザ A をランダムで抽出し，そのユーザがもつ属性情報をユーザ B の属性情報とする．なお，ランダムで選ぶ理由
として，ユーザ群 A とユーザ群 B にアプリログの傾向が異なる可能性が考えられるため，最も近いユーザを選んだ場
合，常に同じユーザが選ばれてしまうことを避けるためである．

4.

図 2 「まくはり MaaS」の画面イメージ

評価手法

4.1 実証実験

表1

本提案手法の評価は， 2022 年 2 月 1 日から 2022 年 3 月

評価で用いるユーザ数内訳
1 回以上開封有のユーザ数

21 日の期間で実施された，幕張新都心エリアにおける実証
実験で収集されたデータを用いて行った 1．本実証実験は，

総ユーザ数

文言 1

文言 2

文言 3

合計

ユーザ
群A

835

118

119

112

245

地域住民の回遊性向上を目的とした実証実験であり，実証
参加者にはアプリケーション「まくはり MaaS」をインス

ユーザ
群B

3125

345

378

366

773

トールしてもらい，それを活用しながら幕張新都心エリアを周遊する．図 2 のように，アプリケーションからは，エリアを周遊するための交通手段の予約や，周遊エリアのス
ポット情報にアクセスすることができる．また，本評価手法で用いるユーザ数の内訳を表 1 に示す．
4.2 プッシュ通知について
実証実験で用いたプッシュ通知システムについて説明する． 本システムでは，ユーザの状況をトリガとして，店舗と文言を該当のユーザへプッシュ通知を行う． ユーザの状
況とは，アプリケーションをインストールした端末から取

図 3 メッセージ確認画面

得できる位置情報や，特定の時刻，交通手段の予約履歴などのことを示す．ユーザ状況をトリガにしたプッシュ通知

表2

アプリログの例

は，「幕張駅に着いた時に，周遊スポットをおすすめ」や，

プッシュ開封時間

カーシェア利用回数「お昼時に飲食店をおすすめ」といった内容のレコメンド

アプリ起動回数

シェアサイクリング利用回数をユーザに提供することが可能である．

プッシュ開封率

タクシー配車サービス利用回数

クーポン利用回数

バス利用回数

プッシュ受信時には，通知タイトルに「あなたへのおすすメッセージ詳細閲覧回数

バス予約時間/乗車時間

めがあります」，通知文に「あなたにおすすめの店舗でおスポット詳細閲覧回数

ルート検索条件(歩く速度・並び替え)

食事はいかがですか？」のプッシュ通知が通知エリアに表スポット検索回数

ルート検索使用回数

また，メッセージ確認画面は図 3 のようになっている．

示される．なお，通知文にはプレーン・損失回避フレー
ム・同調フレームを活用して設計された 3 種類のナッジ文

4.3 最適なナッジ文言の推定言を採用した．

本研究の評価で利用する実証実験の開封履歴について，
実証実験中に介入があったことを説明する．具体的には，
本実証実験において，ユーザ群 A に所属するユーザの半数には属性情報に応じて推定された文言のプッシュ通知を，もう一方にはランダムで配信を行った．なお，ユーザ群 Bに対しては，すべてのユーザに対してランダムで配信した．
ユーザ毎の最適なナッジ文言の推定には，文脈付きバン
ディットアルゴリズム[12]を採用し，属性情報と過去の開封履歴から学習を行った．バンディットアルゴリズムは，

1 https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_release/topics_220125_00.pdfⓒ2023 Information Processing Society of Japan65

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

複数の選択肢から利得を最大にするのを目的としており，
新しい情報の探索と，既存情報に基づく選択肢の実行を同時に実施するものである．本実証実験では，選択肢を 3 種類の文言，情報の探索と実行をプッシュ通知，利得をその開封と定義して学習を行う．具体的には，過去の開封実績とユーザの属性情報に基づいて，文言のユーザ毎評価値を算出する 3 つのパラメータの更新を夜間に行い，日中はトリガが発火した際に，その評価値に基づいた確率でプッシ
ュ通知を実施するものである．また，ユーザ群 A における
図 4 累計プッシュ通知回数ごとの開封率の推移

属性情報に応じたナッジ文言の推定による介入効果を検証したところ，有意差 10%で優位に開封率が向上したことがわかった．
4.4 属性情報とアプリログ
実証実験の参加者から，事前同意を得て取得した属性情報とアプリログについて説明をする．属性情報は，NTT ドコモが過去に実施したアンケートなどから収集したデータであり，性年代や職業といったものが挙げられる．このような情報を，141 次元のベクトル表現にしたものを用いる．
一方，アプリログは，4.1 で紹介したアプリケーション
から特徴量を作成した．アプリケーションは，各種モビリ
ティサービスの利用ボタンや，経路検索機能，クーポン利用画面を所持しており，ユーザによって操作の差異が現れると考える．表 2 のような情報を，44 次元のベクトル表現にしたものを用いる．

図5

重み付けによる開封 Y の変化

図 4 で示すように，プッシュ通知回数が 20 回以下の場合，4.5 プッシュ通知開封の推定による評価
本提案手法の評価は，実証実験の開封履歴を用いたオフ

プッシュ通知の開封率が減少傾向にあるが，20 回を超えるライン検証によって行う．また，本研究の目的であるユーと定常化している．これは，プッシュ通知が少ない間は配ザ毎の最適なナッジ文言の推定を，ユーザ毎の各文言のプ

信に興味を惹かれ開封するが，何度も配信されるとプッシ

ッシュ通知の開封を予測する問題として定義し，本提案手ュ通知に対する興味が低下し，反応しなくなるという事が法の評価を行う．この予測問題に対して，Python のオープ言える．一方，配信回数に関わらず開封し続けるユーザがンソースライブラリである PyCaret[13]によって，ナッジ文

一定数いることも示している．

言毎の機械学習モデルを構築する．また，機械学習モデル

累計プッシュ通知回数が少ないときより，多いときに開の説明変数として，アプリログと 3.3 で補完した属性情報

封したものが，1 回の開封の価値が大きくなるような重みを用い，目的変数としてプッシュ通知に対する開封を用い付けを図 5(a)に行った結果を図 5(b)に示す．また，重み付

る．

けは以下の式で行う．

本研究における評価値の指標として，PyCaret の機能によって選定された最も性能のよいモデルによる予測値と，(6)

正解値との相関値を評価値とする．

ここで， Y はユーザ a の文言 j の重み付け開封である．nはユーザ a の文言 j の開封回数を，P は全ユーザの k 回目の4.6 プッシュ通知の開封の算出について
目的変数に，ユーザ毎に本実証実験期間での合計開封回

平均開封率の移動平均を，はユーザ a の i 回目のプッ数を用いることで，予測値を算出することができる．なお，

シュ受信の文言が文言 j であることを示す．なお，60 回以

プッシュ通知回数が極端に少ないユーザや，開封自体が少上のユーザ数が少ないことから，60 回以上のプッシュ通知

ないといったユーザが存在するため，開封毎に何回目のプに関しては無効とする．さらに，重み付け開封 Y が一様分

ッシュ通知かを考慮した重み付けを行う． ここで，図 4 に布になるように，Y の大きさの順序を合計ユーザ数で割っ本実証実験のプッシュ通知の結果を集計した結果を示す．

た Y’を予測値として用いる．一様化を行った結果を図 5(c)ⓒ2023 Information Processing Society of Japan66

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

に示す．

図8
図6

ユーザ群 A の予測クラスタ分布

表4

ユーザ群 B の予測クラスタ分布
ユーザ群 A

ユーザ群 B

ユーザ数

835

3167

ユーザ所属クラスタ数

100

65

クラスタ所属平均ユーザ数

8.35

48.07

標準偏差

34.431

172.114

変動係数

4.123

3.580

表3

ユーザ群 A とユーザ群 B の予測クラスタ結果

ユーザ群 A：学習と評価に用いたユーザ数

ユーザ数(人)
学習データ

文言 1
118
94

文言 2
119
95

文言 3
112
89

評価データ

24

24

23

表5

図7

重み付けによる予測値 Y の分散変化

ユーザ群 A：属性情報による予測結果
文言 1

文言 2

文言 3

Best modelK
Neighbors
Regressor

Random Forest
Regressor

Ridge
Regression

Correlation

0.289

0.123

0.211

MSE

0.120

0.090

0.129

表6

ユーザ群 A：属性情報とアプリログによる予測結果
文言 1

文言 2

文言 3

Best modelK
Neighbors
Regressor

AdaBoost
Regressor

Ridge
Regression

Correlation

0.502

0.290

0.339

MSE

0.101

0.082

0.121

5.2 ユーザ群 A に関する評価

5.

4.6 で示した開封に対する重み付けの処理による効果を，

評価結果

ユーザ群 A を用いた文言 1 における開封 Y の予測結果によ

5.1 ユーザのクラスタリングに関する評価って示す．予測に用いたユーザは，1 回以上開封を行ったユーザ群 A に所属する 835 人のユーザの 141 次元の属性

ユーザとする．これは，表 1 で示すように，プッシュ通知

情報ベクトルと 44 次元のアプリログベクトルを用いて，を一度も開封していないユーザの割合が多いため，全ユー

式(2)のパラメータ W の学習を行った．学習した W を用い

ザを用いて学習をしてしまうと，開封 Y の予測が難しくなて 100 個のクラスタにユーザ群 A をクラスタリングした結るためである．説明変数として，属性情報とアプリログを

果とユーザ群 A の所属クラスタを予測した結果を図 6 に示用い，アプリログは開封率と強い相関のある特徴量を除いす．本提案手法による所属クラスタの予測正解率はミクロ

た 22 次元で推測を行った．

正解率で 94.7%であった．しかし，図 6 のクラスタ分布図

重み付けと一様化を目的変数である開封率に実施し，学からわかるように，多くのユーザは 4 つのクラスタに所属習した場合の予測結果を図 8 に示す．予測値が低い値に集しているため，正解率が高くなっているともいえる．

中することなく予測が行えていることが分かる．

次に，ユーザ群 B に所属するユーザ 3125 人を用いて，次に，属性情報とアプリログが，ナッジ種別推定に有効

所属クラスタの予測を行った結果を図 7 にしめす．また，であることを示すために，ユーザ群 A の属性情報のみを用

表 3 に示すように，ユーザ群 A とユーザ群 B のクラスタリ

いた場合と，属性情報とアプリログの両方を用いた場合のング結果の比較をしたところ，ユーザ群 A とユーザ群 B の予測を行った．表 4 に示すように，モデルの学習と評価に傾向に大きく乖離がないところから，3.3 の提案手法によ用いたユーザは，各文言プッシュ通知を 1 度でも開封した

る所属クラスタの予測が，ある程度可能であるといえる．

ことのあるユーザのみで行い，学習データと評価データは8:2 で分割した．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan67

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

改善するためには，アプリログのベクトルの次元数をより増やすことで表現力を向上させる必要がある．

6.

おわりに
本研究では，アプリログを用いて属性情報を補完する手法を提案と評価を行った．ナッジ毎の開封予測精度が向上したことから，本提案手法が有効であるという示唆を得
図9られた．しかし，本研究で行った評価は，過去の実証実験

ユーザ B 群を用いた提案手法の評価のデータを用いたナッジ毎のプッシュ通知開封の予測によ表7るものであり，本研究の目的であるナッジ種別の推定へのユーザ群 B：学習と評価に用いたユーザ数
文言 2
378

文言 3
366

有効性を 100％示せるものではない．よって，各モデルがユーザ数(人)

文言 1
345

学習データ

276

302

292

ことで，その有効性を検証する必要がある．なお，評価値

評価データ

69

76

74

の違いに基づいてナッジの出し分けを行う点については，出した評価値の違いに基づいて，実際に文言を出し分ける

4.3 でユーザ群 A において効果があったことを述べている．
表8

ユーザ群 B：アプリログによる予測結果

今後は，本研究で未検証である内容について実証実験を

文言 1

文言 2

文言 3

実施することで，提案手法によるプッシュ通知の介入効果

Best model

Random Forest
Regressor

Ridge
Regression

Ridge
Regressionの向上の有効性を検証していきたい．

Correlation

0.310

0.158

0.270

参考文献

MSE

0.07

0.08

0.07

表9

ユーザ群 B：属性情報とアプリログによる予測結果
文言 1

文言 2

文言 3

Best model

AdaBoost
Regressor

Random Forest
Regressor

Random Forest
Regressor

Correlation
MSE

0.312
0.08

0.196
0.08

0.379
0.07

属性情報のみを用いた場合と，属性情報とアプリログを用いた場合の予測結果を表 5 と表 6 に示す．全ての文言において，属性情報とアプリログを用いた場合が，属性情報のみを用いた場合の相関値を上回っているため，ナッジの開封の予測には属性情報だけでなくアプリログも有効であることが分かる．
5.3 ユーザ群 B に関する評価
本提案手法の有効性の評価方法の概要を図 9 で示す．ユーザ群 B のアプリログのみを用いた場合と，3 で示した提案手法によって選定した属性情報とアプリログの両方を用いた場合の予測結果を比較することで有効性を示す．なお，予測に用いたユーザは，1 回以上開封を行ったユーザであり，モデルの学習と評価に用いたデータは表 7 に示す．表
8 と 表 9 が示すように，2 つの場合を比較した結果，提案
手法によって選定した属性情報を用いた場合，予測精度か改善したことがわかる．なお，文言によっては相関値の変化が小さい文言もあり，すべての文言に対して予測精度をⓒ2023 Information Processing Society of Japan68[1] Reddy, S. M.W., Montambault, J., Masuda, Y. J., Keenan, E., Bulter,
W., Fisher, J. R. B., Asah, S. T., and Gneezy, A. “Advancing
Conservation by Understanding and Influencing Human Behavior”,
Conversation Letters, Vol.10, No.2, pp.248–256 (2017)[2] Xu, W., Kuriki, Y., Sato, T., Taya, M., and Ono, C. “Does Traffic
Information Provided by Smartphones Increase Detour Behavior? An
Examination of Emotional Persuasive Strategy by Longitudinal
Online Surveys and Location Information”, Proc. 15th international
conference on Persuasive Technology, pp.45–57 (2020)[3] Leonard, T. C.: Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein, “Nudge:
Improving decisions about health, wealth, and happiness” (2008)[4] Hyun Bae Kim, Toshiya Iwamatsu, Ken-ichiro Nishio, Hidenori
Komatsu, Toshihiro Mukai, Yoko Odate, Masanobu Sasaki, “Field
experiment of smartphone-based energy efficiency services forhouseholds: Impact of advice through push notifications”, Energy and
Buildings, Vol. 223 (2020)[5] Carmina G. Valle, Brooke T. Nezami, Deborah F. Tate, “Designing inapp messages to nudge behavior change: Lessons learned from aweight management app for young adults”, Organizational Behavior
and Human Decision Processes, Vol. 161, pp. 95-101, (2020)[6] 竹内幹, “社会保障のための行動経済学: 補正か誘導か?” 社会保障研究, Vol. 6, No. 3, pp. 233-244 (2021)[7] 池田新介・大竹文雄・筒井義郎,”時間割引率：経済実験とアン
ケートによる分析”, 淡路島行動経済学ワークショップ提出論文(2005)[8] Yamauchi Taisei, Takami Kyosuke, Flanagan. Brendan, Ogata Hiroaki,“Nudge Messages for E-Learning Engagement and Student's
Personality Traits: Effects and Implication for Personalization”, 30th
International Conference on Computers in Education Conference,
Proceedings (2022)[9] 池田新介, 筒井義朗, ”アンケート調査と経済実験による危険回
避度と時間割引率の解明”, 大阪大学社会経済研究所,[10] 佐藤一夫, “プライバシ保護を考慮したケータイ行動ログの利活用について”, 情報処理, vol. 50, No. 7 (2009)[11] 佐藤哲, “アクセスパターンのクラスタリングによる Web ログからのユーザ属性推定”, 情報科学技術フォーラム (2016)[12] Shipra Agrawal, Navin Goyal, “Thompson Sampling for Contextual
Bandits with Linear Payoffs”, the 30th International Conference on
Machine Learning, vol. 28, pp. 127-135 (2013)[13] https://github.com/pycaret情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

法人向け運動促進アプリケーションにおけるインセンティブが身体活動に及ぼす影響の分析
斉藤虎太郎 †1
九州大学

江口直輝 †2
九州大学

荒川豊 †3九州大学

1. はじめにる程の規模感を持って社会実装した場合の介入の有効性については, 十分明らかになっていない.

身体活動を習慣化することは, 生活習慣病の予防, メンタ

Agileware Inc. によって開発された KIWI GO*1 は, 歩数

ルヘルス, 生活の質 (QOL: Quality of Life) 及びウェルビー

データと心拍データを利用した多様なゲーミフィケーショ

ングの改善において効果的である. 厚生労働省が示した健ンによって, 組織単位での身体活動促進を目的としたスマー

康日本 21(身体活動・運動)[1] によると, 日本人の 3 人に 1

トフォン向けアプリケーションである (図 1). KIWI GO

人以上が運動不足であり, 歩行を中心とした身体活動を増加

は，組織単位で加入する福利厚生サービスの１つであり，させるように心掛けることで, 日常生活において身体活動量選択されたプランに応じて， 従業員に還元される総額インを増やす必要があり, 日本人の歩数を 1,200∼1,500 歩/日増

センティブが異なっている．また, ここでの組織は, 行動変

大させることが具体的な目標として示されている. また, 令容ステージモデルの 5 つのステージのいずれかに該当する

和元年国民栄養調査 [2] では, 運動習慣改善の意思について,人々で構成されていると考えられ, KIWI GO には, こうし「関心はあるが改善するつもりはない」と回答した人の割合

た様々な層の行動変容を動機づけるための多様な仕組みがが最も高く, 男性 23.9 ％, 女性 26.3 ％と, 約 4 人に 1 人が実装されている. また, 動機づけには, インセンティブの付運動習慣について改善する意思がないことが示されており,

与などによって得られる外発的動機付けと, その人自身の興

日本人の歩数や身体活動の意欲を向上する方法について議

味や関心, 意欲によって得られる内発的動機付けの 2 種類が論することは， 現在も日本の健康問題上非常に重要なこと存在する. KIWI GO 提供するゲーミフィケーションの仕であることが示唆されている.

組みは, 外発的動機付けに当たるものであるが, 予算によっこうした問題を解決するには, 人々が何らかの動機づけにてその上限は決められており, 限界がある. 提供できる外発

よって, 身体活動に関する行動変容を起こすことが必要であ的動機づけの中でやりくりして, 内発的動機づけにつなげてる. 厚生労働省の示す行動変容ステージモデル [3] によると,いく必要がある.

人の行動変容は, 無関心期, 関心期, 準備期, 実行期, 維持期

Agileware Inc. において, KIWI GO を導入したところ,の 5 つのステージを通ると考えられている. 人々が身体活

実際に約７割の社員の運動量が増加したことが示されてお動に関する行動変容を起こすように動機付けるには, その人

り, KIWI GO の利用が日々の身体活動の意欲向上に効果が今どのステージにいるかを把握し, それぞれのステージに的であることが示唆されている. そこで本研究では, 様々な合わせた働きかけが必要とされている.

仮説に基づいて設計された KIWI GO の多様なゲーミフィ

近年, 身体活動に関する行動変容を促す手段として, ス

ケーションやインセンティブが, 実際にどのようにして利マートフォンのヘルスケアアプリなどにゲームの要素を取用者の身体活動の意欲向上に機能しているのかを明らかにり入れるゲーミフィケーションが注目されている [4, 5]．スする.

マートフォンアプリによる介入は身体活動量の増加に影響する可能性があることが示されている [6] が, 研究対象のア

2. KIWI GO についてプリの多くは研究用にデザインされたものであり, 市場に出回るアプリの多くは効果が十分検証されていない [7]. つま

Agileware Inc. によって開発された KIWI GO は, 歩数

り, ゲーミフィケーションを活用したアプリを, 市場に出回

データと心拍データを利用した多様なゲーミフィケーショ
ンによって, 組織単位での身体活動促進を目的としたスマー

Analysis of the Effects of Incentives on Physical Activity in a
Corporate Exercise Promotion Application
†1
†2
†3
†4

中村優吾 †4
九州大学

トフォン向けアプリケーションである. KIWI GO の利用には組織単位での加入が必要となるが, KIWI GO には, 利

KOTARO SAITO, Kyushu University
NAOKI EGUCHI, Kyushu University
YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University
YUGO NAKAMURA, Kyushu University*1

69

https://kiwi-go.jp/

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
円 or はずれ）

月々に得られるコインの上限は， 会社が契約しているプランに依存しており， 月の途中で上限に達する利用者も多い．また, 歩数のデータはウェアラブルデバイスやモバイル

端末から取得される. ポイントインセンティブの他にも, ギルド機能やギルド内でのイベント機能なども実装されており, 同じ組織に属する利用者同士を結びつけることで, 利用者の行動変容につなげることも, KIWI GO の狙いである.

3. 仮説と分析手法

本章では, 本研究における仮説と分析手法について説明する.
図1

3.1. 仮説

KIWI GO のアプリ画面

本研究は, 様々な仮説に基づいて設計された KIWI GOの多様なインセンティブやゲーミフィケーションが, 実際にどのようにして利用者の身体活動の意欲向上に機能してい用者の行動変容を動機づけるための多様なゲーミフィケー

るのかを明らかにするために, 以下の 2 つの仮説を立て, 検

ションの仕組みが実装されている.

証した.

ここでは， KIWI GO に実装されているインセンティブ

機能について説明する．KIWI GO では， 運動によってポ• 仮説 1：アプリをインストールすることで身体活動の意

イントが貯まるとともに， ポイントやアクティビティに応欲が高まる

じた 5 つのインセンティブが用意されている．アプリ内の• 仮説 2：ドリームガチャに当選することで身体活動の意

通貨は， 100 コインで１円相当の価値である．

欲が高まる• 連続ログインボーナス– 狙い：毎日アプリを起動させることで身体活動の3.2. 対象データと分析手法– 報酬：10 コイン ∼ 100 コイン

KIWI GO を利用した 1,253 名のアプリ利用データを対象

意欲を高める本研究では, 2021 年 9 月から 2022 年 9 月の 1 年間で• 目標達成ボーナス– 狙い：目標達成の喜びによって運動強度の高い有とし分析を行った. アプリ利用データは, 利用者の歩数デー

タ, ガチャの当選データ, ポイント交換の履歴などから構成

酸素運動を促進するされている. 利用したデータや外れ値として除外したデー– 1000 歩達成ごとに 400 コイン，運動強度の高い運タ, 解析手法は検証する仮説ごとに異なるため, 以降で説明

動５分ごとに 800 コイン

する.

• 1 日単位での目標達成ボーナス

3.2.1– 狙い：目標達成の喜びによって身体活動の継続を仮説 1

仮説 1 の検証では， 日々の運動レポートのデータを利用促進するした．日々の運動レポートには記録された日付, 合計歩数,– 5000 歩達成ごとに 1200 コイン• ごほうびガチャ

ワークアウトの合計時間などのデータが含まれている. 利用者がアプリをインストールする際にモバイル端末に蓄積さ– 狙い：ジュース一本程度のご褒美によって身体活れている過去 30 日分の歩数データがアプリのデータベース

動の意欲を高めたいに収集されるため， アプリインストール前の 1 日ごとの歩

コイン）

バイスやモバイル端末を所持していない日があることを考– １週間に１度ランダム抽選（5000 コイン or 16000

数データも運動レポートに含まれている．ウェアラブルデ• ドリームガチャ– 狙い：豪華なご褒美によって身体活動の意欲を高慮して， 1 日ごとに集計された歩数データのうち上下 5 ％を削除した．さらにアプリインストール前のデータに関し

めたい 口コミによる利用者の拡大て， アプリの不具合により数日しか歩数データを収集でき– １月に１度ランダム抽選（Amazon ギフト 10000
70

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）ていない利用者も含まれていたため， 2 週間以上の歩数デー

3.3. 統計処理

らのデータに対し， アプリインストール前後で歩数分布と量の比較には, データに対応があるパラメトリックのデータ

タがある 273 名の利用者のデータを分析対象とした. これ

2 群間の値やベースラインの値, ベースラインからの変化

平均歩数の変化の比較を行った．また, アプリインストールには対応のある t 検定を, データに対応があるノンパラメト

後の経過に関する分析として, 0 日から 30 日後, 31 日から

リックのデータには Wilcoxon の符号順位検定を, データに60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの時期の平均歩数につい対応がなく, 2 群間の分散に差がないパラメトリックのデーて比較する分析を行った. さらに, 対象の 273 人に対し, ア

タには Welch の t 検定をそれぞれ用いた. また, 結果は対応

プリインストール後の歩数の推移が, アプリインストール前のないデータ群同士の比較では平均値, 対応のあるデータ群の歩数によって変化しているかについての分析を行った. 具同士の比較では平均値 ± 標準誤差で示した.

体的にはアプリインストール前の利用者ごとの歩数データ
を平均歩数によって 4 分割し，それらの利用者群がアプリ

インストール後の 0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61

4. 結果と考察推移していくのかについて分析を行った．

明する.

日から 90 日後の 4 つの時期において平均歩数がどのように

3.2.2

本章では, 各仮説の検証において得られた結果について説

仮説 2

4.1. 仮説 1 の分析結果

仮説 2 の検証では, KIWI GO 利用者の日々の運動レポー

トとドリームガチャ当選者のデータを利用した. 日々の運動

インストール前後の歩数データに対し，インストール後レポートには記録された日付, 合計歩数, ワークアウトの合

0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61 日から 90 日後の当選した利用者の ID, 景品の種類などのデータが含まれて各期間ごとに一つ前の期間と比較したところ，アプリインと非当選者の群の代表値の比較する分析を行った. 具体的りの平均歩数に 894 ± 108 歩の有意な増大が認められた

計時間, ドリームガチャ当選者のデータには, 当選した日付,

4 つの時期の平均歩数について比較した結果を図 2 に示す．

いる. これらのデータに対してまず, ドリームガチャ当選者

ストール前とインストール後 0 日から 30 日後の 1 日あたには, 2021 年 9 月から 2022 年 9 月の 1 年間で, 当選者と非(P < 0.01). さらに, 31 日から 60 日後と 61 日から 90 日

当選者の群の 1 日あたりの平均歩数に有意な差が認められ後の歩数に関して, 1 日あたりの平均歩数に 112 ± 81 歩のるかどうかについて検証した. ウェアラブルデバイスやモ

有意な増大が認められた (P < 0.05)．一方で, 0 日から 30ごとに集計された歩数データのうち上下 5 ％を削除し, 残っ

かった．本結果より， アプリを導入したと直後は身体活動

バイル端末を所持していない日があることを考慮して, 1 日

日後と 31 日から 60 日後においては有意な差は認められなた 988 名の利用者のデータを分析対象とした. 分析対象との意欲が高まることが明らかとなった．しかし， 31 日からした 988 名のうち, 当選者は 142 名, 非当選者は 846 名で60 日後と 61 日から 90 日後の歩数平均には有意差があるこあった. 次に, ドリームガチャ当選データに対して, ドリーとから， インストール直後の 30 日間をピークにして，次には, ガチャ当選日前, ガチャ当選日の 0 日から 30 日後, 31なった．

ムガチャ当選後の歩数の推移について分析を行った. 具体的

第に運動意欲が低下していく可能性があることが明らかと日から 60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの時期の平均歩数

次に, アプリインストール前において, 利用者ごとの歩数について比較する分析を行った. 2021 年 9 月から 2022 年 9

データを平均歩数によって以下のように 4 分割し, それらの月の 1 年間において, ドリームガチャの当選件数は合計 166

利用者群がアプリインストール後の 0 日から 30 日後, 31 日

過を分析するのに十分なデータが得られている 100 件の当歩数を推移を分析した.

件であった. そのうち, 当選日から 90 日以上の当選後の経から 60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの時期において平均選データを対象に分析を行った. さらに, ドリームガチャ当• Q1：972 歩以上 3352 歩未満 69 人
• Q2：3352 歩以上 4913 歩未満 68 人

選データを用いて, ドリームガチャ当選後の歩数の推移が,当選前の歩数によって変化しているかについて, 分析を行っ• Q3：4913 歩以上 6647 歩未満 68 人

た. 分析対象としたデータは前述のものと同様である. 具• Q4：6647 歩以上 11512 歩未満 68 人

体的には, 当選者の群をガチャ当選日前の平均歩数が少ない

方から多い方まで４分割し, 4 つの群それぞれにおいて, ガ

結果を図 3 に示す．歩数平均によって 4 分割し，さらにチャ当選日前, ガチャ当選日の 0 日から 30 日後, 31 日から

それらの群において，各期間ごとにひとつ前の期間と比較について比較する分析を行った.

後 30 日間において, 1 日あたりの平均歩数に 1993 ± 128 歩

60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの期間における, 平均歩数

した．その結果，Q1 には, インストール前とインストール

71

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図2

アプリインストール前後での歩数推移

図3

Q1〜Q4 の各群のアプリインストール前後における経過日数ごとの 1 日あたりの平均歩数(P < 0.01) 有意な増大が見られた．Q2 には, インストール

表1

前とインストール後 30 日間において, 1 日あたりの平均歩数に 954 ± 89 歩 (P < 0.01) 有意な増大が見られた．Q3 に当選者と非当選者の各群の代表値の比較

代表値

全体

平均歩数/日 (歩)

n=988

n=142

n=846

4694 ± 57

5029 ± 130

4638 ± 63

対象人数 (人)は, インストール後 31 日から 60 日後と 61 日から 90 日後の間において, 1 日あたりの平均歩数に 298±80 歩 (P < 0.01)の有意な増大が見られた．Q4 には, インストール後 0 日から 30 日後と 31 日から 60 日後の間において, 1 日あたりの

当選者

非当選者

4.2. 仮説 2 の分析結果

平均歩数に 170 ± 88 歩 (P < 0.05) 有意な増大が見られた．

当選者と非当選者の各群の代表値の比較を行った結果を

本結果より，アプリ導入時において最も効果を発揮したの表 1 に示す.

はアプリインストール前に平均歩数が最も少なかった群で非当選者の群と比較し, 当選者の群の 1 日あたりの平均歩

ある Q1 であることが明らかになった．さらに, 4 群のうち数は 391 歩有意に大きかった (P < 0.01).

2 番目に平均歩数が少なかった群である Q2 においても, 平

ドリームガチャ当選データに対して, 当選日前, 当選日の均歩数が増加していた. これらの結果を踏まえ, KIWI GO

0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61 日から 90 日後の 4をインストールすることは, 元々それほど歩数が多くない利

つの時期の平均歩数について比較した結果を図 4 に示す.

用者に対して, より効果的に身体活動を促進できるということが明らかとなった．一方で， アプリインストール前に最も平均歩数が多かった群である Q4 に対しては, アプリイン

ストール前と 0 日から 30 日後で平均歩数が低下していることから， 平均歩数が多い利用者には， アプリをインストー
ルすることによる効果は少ないということがわかった．以上の結果を踏まえ， 本アプリをインストールすることは, イ
ンストール前の身体活動量が少ない利用者に対しては, 身体活動の促進に大きな効果を発揮するが， インストール前の

身体活動量が多い利用者に対しては, 身体活動の促進には効果を発揮しないことが明らかとなった．よって， 本検証において, アプリをインストールすることで身体活動の意欲が高まるという仮説 1 は, インストール前の身体活動量が少な

図4

い利用者に対しては, 正しいと言えると結論づけた.

ドリームガチャ当選後の経過日数ごとの 1 日あたりの平均歩数

各期間ごとにひとつ前の期間と比較したところ, 当選日72

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
前と 0 日から 30 日後の期間の 1 日あたりの平均歩数に568 ± 142 歩の有意な増大が確認できた (P < 0.01). そのほかの期間については有意な差は見られなかった.

しており, ドリームガチャの当選は, 当選前にそれほど身体ように４分割し, 各群に関してガチャ当選日前, ガチャ当選

るという仮説 2 は, 元々身体活動を活発に行っていた利用者

後の 4 つの時期の平均歩数について比較を行った.

が活発ではなかった利用者に対しては正しいが, 一時的な効活動が活発でなかった利用者の身体活動意欲をより促進しているということが明らかになった. よって, 本検証において, ドリームガチャに当選することで身体活動の意欲が高ま

当選者の群をガチャ当選日前の平均歩数によって以下の日の 0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61 日から 90 日に対しては, 本結果からは正しいとは言えず, 元々身体活動
果にとどまるものであると結論付けた.

• R1：1290 歩以上 3496 歩未満 25 人

• R2：3496 歩以上 4360 歩未満 25 人
• R3：4360 歩以上 5702 歩未満 25 人

5. まとめと今後の展望• R4：5702 歩以上 11932 歩未満 25 人

本章では, 本研究におけるまとめと今後の展望に述べる.

結果を図 5 に示す. R1 群において, ガチャ当選前とガチャ

5.1. まとめ

当選後 30 日間の平均値には 1450 ± 247 歩 (P < 0.01) の有
チャ当選後 30 日間の平均値には 690 ± 196 歩 (P < 0.01)

本研究では, Agileware Inc. によって開発された KIWIGO アプリの多様なゲーミフィケーションが, 実際にどのよ組み合わせには有意な差は認められなかった.

について, 2 つの仮説を立て分析を行った.

意な増大が認められた. R2 群において, ガチャ当選前とガうにして利用者の身体活動の意欲向上に機能しているのかの有意な増大が認められた. それ以外のデータ群と期間にの分析の結果, アプリをインストールすることで身体活動の意欲が高まるという仮説 1 は, インストール前の身体活動量が少ない利用者に対しては正しく, ドリームガチャに当選す

ることで身体活動の意欲が高まるという仮説 2 は, 元々身体活動を活発に行っていた利用者に対しては, 結果からは正しいとは言えず, 元々身体活動が活発ではなかった利用者に対しては正しいが, 一時的な効果にとどまるものであるという結論を得た.

日常歩数は身体活動量の指標の一つであり, 死亡リスクや循環器疾患発症リスクとの関連が知られている [9]. 歩数が1,000 歩／日多いと 15 ％死亡リスクが低いという報告もあり [10], 今回 KIWI GO のアプリインストールやドリームガ

図5

チャ機能の利用によって, 歩数の増加が確認されたことは,

R1〜R4 の各群のドリームガチャ当選前後における健康寿命延伸の観点からも意義が大きい. また, KIWI GO

経過日数ごとの 1 日あたりの平均歩数が利用者に対してアプリをインストール, ドリームガチャに当選する, 特に, 元々身体活動が活発でない利用者において,身体活動を大きく促進していたことは, 健康格差是正の観点

パ・リーグ 6 球団公式アプリ「パ・リーグウォーク」の利からも特筆すべき点である.

用が毎日の歩数に与える影響を調査した研究 [5] では, パ・リーグウォークのインストール前後において, アプリ利用者の 1 日あたりの平均歩数が 579 歩増加したことが報告され5.2. 今後の展望

た. ポケモン GO が身体活動に与える影響について調査しフィケーションのうちの一つであるドリームガチャが身体れるが, 時間経過とともに歩数増加が次第に弱まり, 平均的

リームガチャの他にも, 連続ログインボーナスや目標達成ており, ドリームガチャ当選者の歩数増加と同程度であっ

本研究では, KIWI GO のインストールと多様なゲーミた研究 [8] では, アプリインストール直後は歩数増加が見ら活動に及ぼす影響について分析したが, KIWI GO にはドには 6 週間で利用開始前の水準の歩数に戻るなど, 効果が一

ボーナス, ギルド機能やイベント機能といったゲーミフィ

部の利用者に限られている可能性も指摘されており [8], 本

ケーションの仕組みが実装されている. 連続ログインボーナ

ドリームガチャ当選後 30 日間での歩数の増加量が, 当選前する狙いのもと実装されている. 本研究のドリームガチャ

検証の結果と類似した傾向であった. また, 本検証の結果は,スや目標達成ボーナスは, 利用者の身体活動の習慣化を促進の歩数が少ない R1 群と R2 群において特に大きいことを示
73情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）に関する分析では, ドリームガチャは利用者の継続的な身体

R., Ilea, S., Alyson, C. and Carol, M.: Can Smartphone
Apps Increase Physical Activity? Systematic Review
and Meta-Analysis, Journal of Medical Internet Research(2019).
[8] Katherine, B, H., Christian, S., Peter, U., Daniel, H.,
Ichiro, K. and Eric, B, R.: Gotta catch em all! Pokémon
GO and physical activity among young adults: difference
in differences study，BMJ (2016).
[9] Pedro, F., Saint, M., Richard, P., Troiano, David, R.
and Bassett, J.: Association of Daily Step Count andStep Intensity With Mortality Among US Adults, JAMA
(2020).
[10] I-Min, L., MBBS, Eric, J., Shiroma and Masamitsu, K.:
Association of Step Volume and Intensity With All-Cause
Mortality in Older Women, JAMA Internal Medichine(2019).

活動の促進には影響しているとは言えないことが明らかとなった. そのため, KIWI GO が利用者の継続的な身体活動の促進に影響しているかどうかを調べるには, 連続ログイン
ボーナスや目標達成ボーナスの機能に関して新たな仮説を立て, 検証する必要がある. また, ギルド機能やイベント機

能は, ギルド参加者の間での心理的つながりを利用し, 行動

変容を起こそうという狙いのもと実装されている. 心理的つながりによる動機づけは, 自己決定理論における外発的動機づけのうち, 最も自己決定の程度が高いとされており, 利用者の身体活動に与える影響が大きいことが推察される. そのため, ギルド機能やイベント機能に関しても, 新たな仮説を立て, 利用者の身体活動への影響度を検証したいと考えている.

KIWI GO には, 本研究で着目した機能のほかにも, 分析

対象とすべき機能が多く残されている. 今後は, 本研究で扱えなかった機能に関しての分析にも取り組みたいと考えている. 本研究での取り組み成果や今後の取り組み成果が, 将

来的に, より多様な人々の身体活動を促進するための新たなアイデアが生まれるきっかけとなれば幸いである.

謝辞

本研究の遂行にあたり, 多数のデータや資料の提供,

サポートをいただいた Agileware Inc. の皆様に深く感謝を申し上げます.

参考文献[1] 厚生労働省健康日本 21(身体活動・運動) (2000). https://www.mhlw.go.jp/www1/topics/kenko21_11/b2.html.
[2] 厚生労働省令和元年度国民栄養調査 (2019). https://www.
mhlw.go.jp/stf/newpage_14156.html.
[3] 厚 生 労 働 省 ｅ-ヘ ル ス ネ ッ ト 行 動 変 容 ス テ ー ジ モ デル (2019).
https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/
information/exercise/s-07-001.html.
[4] Mitesh, S., Patel, M., Small, D. and Harrison, JD, e. a.:
Effectiveness of Behaviorally Designed Gamification Interventions With Social Incentives for Increasing Physical
Activity Among Overweight and Obese Adults Acrossthe United States The STEP UP Randomized Clinical
Trial, JAMA Internal Medicine (2019).
[5] Matsumoto, N.，Kamada, M.，Hayasi, H.，Kawachi, I.，
Hirayama, T.，Negishi, T.An official app for the Pacific
Baseball Leagues Pa-League Walk : boost the teamwith your daily steps！，J-STAGE, 日本健康教育学会誌(2021).
[6] Roxanne, G., Anne, M. M., Elon, J., van, O., Monique,S. and Evelyn, M.: The Effect of Physical Activity Interventions Comprising Wearables and Smartphone Applications on Physical Activity: a Systematic Review andMeta-analysis, Sports Medicine-Open (2018).
[7] Amelia, R., Sarah, E., Ronald, P., Rachel, C., Jillian,74

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

インセンティブとの組み合わせを前提とした
酒井 亮勢 ∗

川上 博 ∗

ナッジ効果測定のための実験設計方法

落合 桂一 ∗

矢野 達也 ∗

井手 崇博 ∗

大川 博生 ∗

株式会社 NTT ドコモ ∗大滝 亨 ∗

和久井 圭祐 ∗九州大学 †

山田 曉 ∗

白井 拓也 ∗

鈴木 喬 ∗

荒川 豊 †

慶應義塾大学 ‡佐藤 弘之 ∗

星野 崇宏 ‡

【キーワード】ナッジ，インセンティブ，行動変容，行動経済学，行動インサイト

1. はじめに2019 年 12 月頃に発生した新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は，2023 年 1 月現在も収束の見通しが立たない [1]．国や各自治体，メディアからアルコール消毒やマスク着用等の感染症予防対策が推奨されている他，クラスターの発生防止の観点から厚生労働省より 3 密回避 [2] が推奨されている．

各自治体や各企業がテレワークによる外出や対面の会議を避けることを推進しているものの，社会経済活動を継続す

図1

るためには外出抑制は限度があり，感染症拡大の抑制と社ための実証設計イメージ

会経済活動の両立が重要である．一定の外出量がある前提

で 3 密が重ならないようにするためには，密集場所の回避，

用可能な一方で，組み合わせる際のインセンティブ設計に言い換えると混雑回避が必要不可欠である．具体的な混雑は以下の 3 点を考慮する必要がある．まず 1 点目は，イン回避の手段としては，移動時や商業施設利用時の混雑時間

センティブの効用が高くその影響が大きいという点である．

帯の回避や飲食店でのテイクアウト等が考えられる．つま具体的には，インセンティブが無い場合や極めて少ない場

り，これらの行動変容を促すことで社会全体の混雑を緩和

合は高い行動変容効果は期待できず，また，極めて多い場合させることが可能である．

はナッジとは関係なく高い確率で行動変容に至るためナッ

しかし，混雑回避を目的とした単なる呼びかけでは十分ジの効果測定が困難となる．2 点目は，サービス観点においな行動変容を促すことは難しい．行動変容を促すための従てインセンティブ原資は有限である点である．そして 3 点

来研究は様々あり，インセンティブ [3][4] によるものや人の目は，アンカリング効果 [14] が働き，最初に大きいインセン

心理に働きかける行動経済学の手法であるナッジ [5][6][7]，ティブを提示することでインセンティブを小さくした際のゲームデザインやルールをゲーム以外に応用するゲーミ

行動変容効果が減少してしまう．これら 3 点を考慮した上フィケーション [8][9] 等がある．理想としては，“そっと後でナッジの効果検証を行えることは有意義であると言える．

押しする” という意味を持つナッジで当人に認知させるこ

そこで本論文では，インセンティブを組み合わせることをとなく自然に行動を促すことが望ましい．

想定したナッジの効果検証を行う上での実験設計方法を提一方で，ナッジは万能でないことも知られている．実際，案する．具体的には，インセンティブのみで効果測定を行“ナッジは効果があるもののその効果は小さい” と考える経うフェーズとナッジにインセンティブを組み合わせて効果

済学者もおり [10]，単純なナッジの効果だけには限界があ測定を行うフェーズの 2 段階の実験設計である（図 1）．こることが報告されている [11][12]．そこで，より行動変容をれにより，ナッジによる行動変容効果向上の余地を残しつ促すためにナッジに効用の高いインセンティブを組み合わ

つ行動変容し得るインセンティブ量を特定した上で，ナッせる手段が考えられ，実際にその組み合わせによる介入のジの効果測定を可能とする．

有効性が報告されている [13]．

本論文は次のように構成される．第二章では，ナッジとナッジとインセンティブの組み合わせは様々な場面で応

インセンティブについて述べ，第三章でナッジとインセンティブを組み合わせた実験設計方法について論じる．第四Manuscript Format for Kickoff Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)© 2022 Information Processing Society of Japan

インセンティブを組み合わせたナッジの効果測定の75

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
論文では認知バイアスに基づくメッセージング（フレーミ

章でその実験設計に基づき実施した実証実験について概説

ング効果）を扱う．フレーミング効果とは，情報の提示の仕し，最後に第五章で本論文についてまとめる．

方で受け取り方に変化が生じるバイアスである．言い換えると，内容が論理的に等価であっても，その言い回しにより

2. 理論背景

印象が異なる．例えば，以下の 2 つの文章は等価であるた2.1. ナッジ

めどちらを見ても同様の選択率であると考えられるが，実験によりポジティブな表現である前者を見た群の方が選択

2.1.1 ナッジの概要
Richard H Thaler らによって提唱されたナッジ（Nudge）

率が高い [16]．

とは，肘で軽くつくという意味を持ち，行動の意思決定の際• 術後 1 ヶ月後の生存率は 90 ％ですが手術しますか？
• 術後 1 ヶ月の死亡率は 10 ％ですが手術しますか？

に強制することなく自発的に当人や社会にとって望ましい行動を促す仕組みや仕掛けを表す [5]．

ナッジ理論は，人間は必ずしも合理的には行動しないが

2.1.3

ナッジの課題より良い意思決定を促すために，日本では環境省が日本故に伝統的な経済学では説明困難な人間の経済活動を実証

版ナッジ・ユニット（BEST:Behavioral Sciences Team）を的に観測することで明らかにするという行動経済学の枠組みで提唱されたものである．その行動経済学の基礎となる立ち上げ，家庭における省エネや節電を推進する他，新型コあり，この理論によると人の思考，情報処理，意思決定はこのように，関係府省庁や地方公共団体，産業界で環境や健

ロナウイルス対策におけるナッジの活用も進められている．

のが，Daniel Kerneman らの提唱した二重過程理論 [15] で康，教育等の社会課題解決に向けてナッジの取り組みが推

2 つのシステムに分類される．1 つは，直感的で感情的，かし進められる一方で，ナッジは万能ではなく効果が小さい

つ自動的に処理するシステム 1 であり，もう一つは理論的と考える経済学者も少なくない [10]．人の意思決定は，置かかつ意識的にゆっくり処理されるシステム 2 である．つまれている状況や文化，習慣に大きく依存するため，“そっとり，本来このシステム 2 で物事の判断を行うことができれば，人は合理的に動くことができる．

後押しする” ナッジには限界がある．

必要があり，すべての物事を論理的に思考することは困難

能なものとすべく次世代のナッジ（Beyond Nudge）が世界

こうした課題に対し，ナッジの効果を増強ないし持続可

しかし，人間は日常の中で様々な意思決定と行動をする的に検討されているが，その定義は提唱者ごとに異なり，まである．そのため，過去の経験や周囲の状況から半ば無意だまだ発展途上と言える．

識的にシステム 1 の情報処理になることが多く，合理的ではない行動に至ってしまう．システム 1 は日常における意
思決定の効率化に重要な一方で，時として損失や過失に繋2.2. インセンティブ

る浅慮な発言による炎上などである．

外発的な動機付けのための報酬を表す．インセンティブにない行動を行ってしまうことがあるため，外発的に当人やンセンティブ，人的インセンティブ，理念的インセンティ

がってしまう場合がある．例えば，衝動買いや SNS におけインセンティブとは，人の意思決定や行動を変容させる

このように，半ば無意識の意思決定で社会的に好ましくは，金銭的な物質的インセンティブと非金銭的な評価的イ

社会にとって望ましい方向へ行動変容を促すナッジが有効

ブ，自己実現的インセンティブがある [17]．本論文では，経であるとされている．ここで留意したいのは，ナッジはあ

済的な報酬を与える金銭的インセンティブを扱う．

くまで個人の選択を強制することなくより良い意思決定を

インセンティブは動機付けのためのメジャーな手法の 1

促す手法のことであり，個人が不利益を被ることや向社会つであり，禁煙や禁酒，運動行動の促進など，幅広い領域で別される．

量やその種類は行動の目的に依存することは明らかである．

的行動を困難にすることを促すスラッジ（Sludge）とは区2.1.2

適用可能であるが，行動変容を促すに足るインセンティブ

ナッジの例

すぐに取り組める行動と手間と時間を要する行動で必要なナッジは通常，人の認知バイアスに基づき設計される．認

インセンティブ量は異なり，目的に応じたインセンティブ

知バイアスとは，周囲の環境やこれまでの経験，直感等の先設計が必要である．また，インセンティブ原資は有限であ入観による認知の偏りのことを表す．人はこの認知の偏り

り，限られた原資で最大の行動変容効果を得られるようににより非合理的な意思決定をしてしまうが，ナッジは認知最適化していくことが重要である．

の歪みを認識するきっかけを与えたり，あるいは，この偏りを逆手に取りより良い行動を促すことを目的としている．

こうした認知バイアスを活用したナッジは様々あるが，本© 2022 Information Processing Society of Japan76

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

3. 実験設計量を増加させる．

インセンティブのみによる介入結果をもとに妥当なイン

3.1. ナッジとインセンティブを組み合わせる際の課題

センティブ量を選択する．例えば，シンプルに妥当なイン

ナッジとインセンティブの組み合わせにおける相乗効果

センティブ量でナッジの効果検証を行いたい場合，インセにより高い行動変容率が期待される．実際，組み合わせた介ンティブ全体の行動変容率を閾値とし，閾値に近い行動変

入による行動変容効果を検証した研究がいくつか存在する．

容率のインセンティブ量を選択することが考えられる．も

例えば，エクササイズプログラムへの参加を促す研究にう一つ具体例を挙げると，ナッジを組み合わせることで，閾

おいて，参加回数が群内で上位 10 ％の人に 20 ドルの報酬値に設定したインセンティブのみの介入と同等以上の行動が与えられるコントロール群とそれにナッジ要素を組み合変容効果が発揮可能であるという仮説の検証を行いたいとわせた群で比較検証をしている [13]．この検証においては，する．この場合，インセンティブ全体の行動変容率を閾値

ナッジの有無で有意差を観測できていたものの，インセンとし，閾値以下の行動変容率のインセンティブ量を選択す

ティブ量の妥当性については検証されていない．つまり，イることで検証を可能とする．

ンセンティブ量が 20 ドルではなかった場合，ナッジの有無

次のフェーズでは，選択したインセンティブ量にナッジで有意差を確認できなかった可能性がある．

を組み合わせた介入を行う．これにより，インセンティブ

ここでの課題としては，インセンティブ量が妥当でない場

による行動変容効果を加味した上で効率的なナッジの効果

合は，行動変容効果がインセンティブによるものかナッジ

検証を可能とする．

によるものか解釈が困難となる点である．具体的には，インセンティブ量が極めて多い場合，ナッジの有無によらずに高い確率で行動変容に至り，逆に極めて少ない場合，インセ

4. 実験

めて多い量と少ない量を排除した妥当な量のインセンティた実証実験内容について提示する．

ンティブによる効果向上が期待できなくなる．つまり，極本章では，第 3 章で述べた実験設計方法に基づき実施しブを組み合わせたナッジの効果検証が有意義である．

4.1. 実証実験概要

本来このようなインセンティブとナッジを組み合わせた

検証は，ランダム化比較実験により行うことが好ましい．しNTT ドコモと九州大学は，コロナ禍における混雑緩和を

かし，インセンティブの種類の数を N1 ，ナッジの種類の数目的とした行動変容を促す実証実験を九州大学伊都キャン

ンプルサイズが小さくなり検証が困難になってしまう．言体的にはランチタイムにおける混雑回避を想定し，キャンパを N2 とすると，検証群数は N1 N2 となり，一群あたりのサパスで 2021 年 4 月から 2022 年 1 月にかけて実施した．具

い換えると，妥当なインセンティブが事前に把握できておス内にある複数の飲食店でランチタイム前（11:00∼12:00）

り，その種類の数を N3 とすると，(N1 − N3 )N2 だけ検証

または後（13:00∼14:00）に訪問を促すタイムシフト，ラン

群数を削減することが可能である．

チタイム（12:00∼13:00）にイートインではなくテイクアウ

トを促すキャンペーン情報の配信を行なった．なお，被験者

3.2. 実験設計方法

は実証実験への参加を希望した九州大学の学生約 1,500 名

本実験設計方法は，インセンティブ毎の効果を踏まえたである．

効率的なナッジの効果検証を可能とする．具体的には図 1

実証実験専用アプリを通じてキャンペーン情報を配信し，の通り，インセンティブのみで効果測定を行い目的に応じ被験者はタイムシフトまたはテイクアウトを行うことで d

たインセンティブ量を特定すること及び，インセンティブ

ポイントを受け取れる．行動に至ったかの定義は図 2 の通立つ．

下後，指定の時間帯に対象店舗に設置された QR コードを

ティブ量を特定するための効果測定を行う．そのために非ある．

とナッジを組み合わせた効果測定の 2 つのフェーズで成りり，アプリのキャンペーン画面の “参加する” ボタンを押

最初のフェーズでは，目的の行動に対する妥当なインセン

スキャンし，イートインまたはテイクアウトをすることで常に少ない量からある程度多い量まで様々なインセンティ

本実証実験では，インセンティブとして d ポイント，ナッ

ブ量で効果検証を行う．その際，最初に与える情報が後のジとして PUSH 通知による認知バイアスを考慮したメッ性がある．つまり，最初に多いインセンティブを提示した

めに複数の通知文言を用意し，事前に被験者を群分けした．

意思決定に影響を及ぼすアンカリング効果 [14] が働く可能

セージの効果を検証した．その際，ナッジの効果測定のた場合，最初よりも少ないインセンティブの介入は行動変容

なお，本実証実験は九州大学倫理委員会の承認（受承認番

効果が低下する可能性がある．そこで本提案では，はじめ

号：シス情認 2021-08-1）を受け，実施したものである．

に少ないインセンティブを提示し，徐々にインセンティブ© 2022 Information Processing Society of Japan77

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
表1

PUSH 通知文言

PUSH 通知タイトル（共通）ランチタイムがお得になるキャンペーン！

検証群（10 月）
コントロール
ナッジ 1
ナッジ 2{ 店舗 A}*1 に行ってみよう！

今日は { 店舗 A} か { 店舗 B} を選

ぶとお得

検証群（11 月）
コントロールPUSH 通知本文{ 店舗 A} で○○ポイントゲット
PUSH 通知本文{ 店舗 A} に行ってみよう！

ナッジ 1【期間限定】ポイントを { 店舗 A}

ナッジ 2

みんなで { 店舗 A} でご飯を食べてでゲットしようポイントを貯めよう*1 {} 内の店舗名は今回の実証実験の対象となった 4 店舗の名称が表示さ

れる．

図2

実証実験における行動変容までの流れ

4.2. 検証方法

本検証において，インセンティブのみの効果測定を行う第

図3

一フェーズを 2021 年 4 月〜2021 年 8 月，ナッジを組み合わせた効果測定を行う第二フェーズを 2021 年 10 月〜2021

年 11 月に実施した．

本検証におけるインセンティブ設計

4.3. 結果

第一フェーズにおける配布ポイント数は [1, 10, 50, 100,

まず，本検証の第一フェーズの結果を踏まえ第二フェー

150, 200] であり，週次でポイント数を増加させた．なお，
週ごとのポイント数は [1, 10, 50] のように 3 つないし 2 つズにおけるインセンティブパターン数を 6 から 5 に削減したため，10 月，11 月それぞれでインセンティブとナッジののレンジとなっており，そのレンジ内で日ごとの配布ポイ

組み合わせが 18 パターンあったところを 15 パターンに削ントをランダムに選択した．

減できた．

第一フェーズの検証の結果，1 ポイントではほとんど行動

本実験におけるコントロール群の平均行動変容率を基準

変容を促せないことが分かった．そのため，第二フェーズとした行動変容受容率 [18] を表 2，3 の通りまとめる．ナッ

におけるポイント数は [10, 50, 100, 150, 200] とし，ナッジ

ジの効果検証結果については井手らの研究 [18] で報告したを組み合わせた効果検証を行った（図 3）．

通りであり，結果の概要についてまとめると下記の通りでナッジは認知バイアスを考慮したメッセージングによるある．

介入と定義し，10 月，11 月それぞれで 3 つの検証群を設け,

表 1 の通りの PUSH 通知本文を検証群ごとに出し分けた．

• コントロール群と比較して，デフォルトと呼ばれるナッ

なお，本フェーズにおいても，はじめのうちは少ないポイン

ジの介入群の平均行動変容受容率が約 20% 向上

ト数で配布し，徐々に増加させた．

• コントロール群と比較して，損失回避と呼ばれるナッジの介入群の平均行動変容受容率が約 33% 向上• 検定の結果，ナッジ群（デフォルトナッジ，損失回避© 2022 Information Processing Society of Japan78

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
表2

検証群

コ ン ト
ロール

week2

week3

week4

平均

0.77

1.03

1.11

1.08

1.00

る感染予防策の推定，人工知能学会論文誌， Vol. 35,[2] 田中重人：「3 密」概念の誕生と変遷: 日本の COVID-19

0.89

1.04

1.38

1.45

1.19

0.74

0.94

1.20

1.13

1.00

対策とコミュニケーションの問題，東北大学文学研究科

11 月における各週の行動変容受容率の平均

of Arts and Letters Tohoku University， Vol. 70, pp.

ナッジ 2

検証群

[1] 倉橋節也：新型コロナウイルス (COVID-19) におけ

week1

No. 3, pp. D–K28 1 (2020).

ナッジ 1
表3

参考文献

10 月における各週の行動変容受容率の平均

コ ン ト
ロール

ナッジ 1
ナッジ 2

研究年報= The Annual Reports of Graduate School

week1

week2

week3

week4

平均

140–116 (2021).
[3] Keiichi, O., Hiroyuki, S., Hiroshi, K., Takahiro,

0.87

0.83

1.22

1.11

1.00

I., Toru, O., Akira, Y., Tatsuya, Y., Hiroki, O.,

0.90

1.02

1.55

1.80

1.33

Takuya, S. and Yutaka, A.: Encouraging Crowd
Avoidance Behavior using Dynamic Pricing Frame-

0.73

0.63

1.20

1.30

1.00

work Towards Preventing the Spread of COVID-19,
2022 IEEE International Conference on Big Data
(IEEE BigData 2022) (2022).

ナッジ）はコントロール群よりも優位に行動変容率が高い[4]• ナッジを組み合わせる場合もインセンティブ量と行動会システム (MBL)，Vol. 2021, No. 3, pp. 1–7 (2021).

以上のことから，本提案の実証実験方法はインセンティ[5] Leonard, T. C.: Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein, Nudge: Improving decisions about health,ブを組み合わせることを前提としたナッジ効果の検証において意義のあるものであると言える．

wealth, and happiness: Yale University Press, New
Haven, CT, 2008, 293 pp, $26.00 (2008).
[6] Sugden, R.: On nudging: A review of nudge: Im-

5. まとめ

本稿では，ナッジとインセンティブを組み合わせること

proving decisions about health, wealth and happiness by Richard H. Thaler and Cass R. Sunstein(2009).

を想定したナッジの効果検証のための実験設計方法について述べた．具体的には，目的に対して行動を変え得る妥当[7] 板谷祥奈，竹内穂波，松村真宏：「ひじでつく」 ナッジ,なインセンティブ量を測定し，それに基づきナッジを組み「そそる」 仕掛け (2018).

合わせた検証を行うという 2 段階の実験設計方法を提案した．本提案に基づき実験設計を行ったコロナ禍における混[8] Hamari, J., Koivisto, J. and Sarsa, H.: Does gamification work?–a literature review of empirical studies on gamification, 2014 47th Hawaii international
conference on system sciences, Ieee, pp. 3025–3034(2014).
[9] 根本啓一，高橋正道， 林直樹，水谷美由起，堀田竜

雑回避を促す実証実験において，ナッジの効果検証を効率的に行えたことと実際に有意なナッジの効果を確認できたことから，本提案による実験設計方法が有効であるという示唆を得られた．

今後はインセンティブとナッジを組み合わせた効果検証士，井上明人ほか：ゲーミフィケーションを活用した自だけではなく，インセンティブ量ごとのナッジへ及ぼす影

発的・持続的行動支援プラットフォームの試作と実践，響を明らかにし，より行動変容を促せる最適化手法を検討

情報処理学会論文誌， Vol. 55, No. 6, pp. 1600–1613

していきたい．

(2014).
[10] Gneezy, U., Meier, S. and Rey-Biel, P.: When andwhy incentives (don’t) work to modify behavior,
Journal of economic perspectives, Vol. 25, No. 4, pp.
191–210 (2011).
[11] Ito, K., Ida, T. and Tanaka, M.: Moral suasion andeconomic incentives: Field experimental evidence

本実証実験に参加した九州大学の学生および実証実

験の運用に関わった株式会社 イマーゴ iQLab プロジェク

ト関係者に感謝の意を表す．

© 2022 Information Processing Society of Japan

予防行動を促進させるインセンティブモデルに関する一検討，研究報告モバイルコンピューティングと新社

変容率は相関がある

謝辞

陳美怡，幡井皓介，西山勇毅， 瀬崎薫ほか：感染症

79

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

from energy demand, American Economic Journal:
Economic Policy, Vol. 10, No. 1, pp. 240–67 (2018).
[12] 依田高典，石原卓典：金銭的インセンティブとナッジが健康増進に及ぼす効果: フィールド実験によるエビ
デンス，行動経済学， Vol. 11, pp. 132–142 (2019).

[13] Zhang, J., Brackbill, D., Yang, S., Becker, J., Herbert, N. and Centola, D.: Support or competition? How online social networks increase physicalactivity: A randomized controlled trial, Preventive
medicine reports, Vol. 4, pp. 453–458 (2016).
[14] Tversky, A. and Kahneman, D.: Judgment under
Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty., science, Vol. 185, No. 4157, pp. 1124–1131(1974).
[15] Stanovich, K. E. and West, R. F.: Advancing therationality debate, Behavioral and brain sciences,Vol. 23, No. 5, pp. 701–717 (2000).

[16] 井田政則，小橋眞理子：BIS/BAS が意思決定フレーミ
ング効果に及ぼす影響，立正大学心理学研究年報= The

Journal of Psychology Rissho University， Vol. 11,

pp. 1–12 (2020).
[17]石塚浩ほか：非営利ゆえの強さ: 理念的インセンティ

ブ・システムとしての NPO，経営論集， Vol. 2, pp.

1–14 (2016).

[18] 井手崇博， 大滝亨， 山田曉，佐藤弘之，落合桂一，
川上博，矢野達也，大川博生，和久井圭祐，白井拓也，

荒川豊：新型コロナウイルス感染防止に向けた

混雑回避行動を促進する行動変容技術の検証，情報処

理学会 IoT 行動変容学研究グループキックオフシンポ
ジウム (2022).

© 2022 Information Processing Society of Japan80

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

製造業における DX 推進に向けたリテラシー醸成の取り組み
磯田祐世†1
株式会社 UACJ

浅田勝義†2
株式会社 UACJ

1. はじめに山本佑樹†3株式会社 UACJ

2. DX 推進の現状と課題を踏まえた方策(株)UACJ は，アルミニウムの軽圧メーカーである．当社

DX リテラシー教育実践にあたって，現状把握として当社

主力設備である圧延機は，第三次産業革命(third industrial

従業員の DX に関する意識を調査した．これをもとに教育

revolution, 3IR)の圧延機自動制御化により生産能力を飛躍に必要な条件を明確にし，その方策を立案した．

的に向上させてきた．現在は，情報技術が主役の第四次産業革命(forth industrial revolution, 4IR)と呼ばれる時代であり，2.1 従業員の DX に関する意識

データ・デジタル技術を活用した産業構造の変化が起きつ

当社従業員の DX に関する意識調査結果を表 1 に示す．

つある．このような時代において企業が競争上の優位性を

これは，当社のこれまでの DX 活動の振り返りの中で得ら確立するには，変化する社会や顧客の情報を常に捉え，デれた情報をリテラシー／マインドの観点で整理したものでジタルトランスフォーメーション(以下，DX)と呼ばれる変ある．当社との比較対象として，一般企業における意識調

革が企業に求められている．当社においても，産業 IoT の査結果についてもあわせて列挙する．リテラシーについて

活用を含む DX を推進している．

は帝国データバンク[3]，マインドについては

国内外企業の DX への取り組み状況は以下の通りである．

RECEPTIONITST 社の調査結果[4]である．

DX 白書 2023[1]によると，日本での取り組み割合は 2021 年

表 1 より，当社従業員の DX リテラシーおよび DX に対す度調査の 55.8%から 2022 年度調査は 69.3%に増加しており，るマインドが当社における課題であることがわかる．当社

米国の 77.9％に近づいている．しかしながら，成果創出のの DX リテラシーは従業員それぞれが業務内容に応じて身割合については，米国の 89.0%に対して日本は 58.0%と依然につけ「digital-ready(デジタル技術を理解しレベルに応じたとしてその差は大きくおくれをとっている．具体的には，活用ができる状態)」となる必要がある．しかしながら，現日本企業はデジタイゼーションやデジタライゼーションと状は DX に関するスキル不足やそれにより向かうべきゴー

いった領域では成果をあげてはいるものの，価値創出やビルを描くのが困難な状態である．DX に対するマインドにつジネスモデルの変革といったトランスフォーメーションは

いては，新人は現状維持バイアスがない状態であるものの不十分であり，「X=変革」に向けた更なる取り組みの深化が

中堅／管理職以上の従業員となると現状を維持したい・自必要であると報告されている．

分には無関係といったマインドであることがわかった．こ

ところで，当社では DX を行動変容の一つの形態と捉え

れらは一般企業の意識調査結果と同様の傾向であった．

ているが，どのような変容を目指すべきかが大きな議題と表1なっている．その要因として，変容を想像・創造する力(＝

UACJ における DX 推進に関する意識調査結果
Table1

リテラシー)がないことが挙げられる．企業が DX を実現す
るには，経営層を含め従業員一人ひとりが DX を自分事と捉え，全てのビジネスパーソンに DX に関するリテラシーを身につけた人材の確保・育成が必要であると考えられる．
様々な製造業において人材育成の取り組みがなされており，当社と同じ金属メーカーである日本製鉄では，総合職を対象とした育成プログラムや高度なデータ分析・活用ス
キルを備えるデータサイエンティストの育成に着手している[2]．当社においては，総合職だけでなく現場作業者も含めた全従業員を対象に，職位や役割に応じて必要なリテラシーを身につけるという位置づけで教育方法を設計し，実践している．その取り組みの一部を紹介する．
Measures to foster literacy for DX promotion in the manufacturing industry†1 YUSEI ISODA, UACJ Corporation†2 KATSUYOSHI ASADA, UACJ Corporation†3 YUKI YAMAMOTO, UACJ Corporationⓒ2023 Information Processing Society of Japan

81

Perceptions of DX promotion in UACJ.

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

2.2 DX リテラシー教育が成功する条件および方策
DX に対して現状維持バイアスのない当社総合職一年目
社員を教育対象とした．表 2 に DX リテラシー教育が成功する条件および方策を示す．③④の自発性／心理的安全性については，一般的な新入社員の特徴[5]をもとに条件および方策を模索した．
各条件に対する方策の詳細は以下の通りである．

表2

DX リテラシー教育が成功する条件および方策

Table2Prerequisites and measures for DX literacy
education.

① 人数効率局所的な育成による人海戦術が通用しないこと，全社
員に教育が必要なため，集合研修の形式で中長期的かつ体系的に DX 人材を育成することとした．2022 年度は全

図 1

DX リテラシー教育の実施形態

Figure1

Setup of the DX literacy education.

社実施に先だって行われたトライアルの位置づけである．
③ 受講者の自発性を促す
受講者の自発性を促すため，各グループに受講者と歳② 学習効果の近いチューターを配置し，アサーティブコミュニケー

単なる座学ではなく，「理論×実践」のハンズオン学習

ションを導入した．アサーティブコミュニケーションとにより表 3 に示すデータ活用スキルを把握できるように

は，以下の特徴を持った相互尊重コミュニケーションス

することで学習効果を高めるようにした．またハンズオ

タイルのことである[6]．

ン学習に加え，図 1 に示すような実施形態でグループ討議することで，学習内容の理解促進を促すようにした．



場に沿った適切な表現を選択できるュアルディスプレイにすることで，コーディングや練習

相手の気持ちや意見を受け止め大切にする

問題を効率良く解けるようにした．



自分の気持ちや意見をはっきりと主張できる

相手と意見が対立してもお互いが納得できる結快適性という観点では，PC とモバイルモニタを用いてデ表 3Table3

DX リテラシー教育のコンテンツ内容

論を導くことができる

Contents of the DX literacy education.

図 2 にアサーティブコミュニケーションの例を示す．
近年の新入社員は，指示待ちで主体性が低いと言われている．そこで，受講者の様子やその場の雰囲気・状況に応じて誠実に指導・支援するといったアサーティブコミュニケーションを用いる．その結果，受講者の返報性に作用して自発性を促すことができると考えている． 他者
から何らかの恩恵を受け，お返しをしなければいけないという感情を抱くことを返報性の原理といい，デニス・リーガンによって提唱されたものである[7]．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan82

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

らなる追跡調査をするなどして別途施策を検討・実施するのが今後の課題である．

図 2

アサーティブコミュニケーションの例

Figure2 Examples of assertive communication.
④ 心理的安全性
自分の考えや気持ちを誰に対してでも安心して発言で
図 3

きる状態のことを心理的安全性という[8,9]．心理的安全

データ活用スキルを自発的に業務で活用している受講者の割合

性に対する方策として，③の自発性と同様に各グループ
Figure3にチューターを配置し，チューターにはアサーティブコ

Percentage of participants who voluntarily use
data utilization skills in their work.

ミュニケーションを意識させた．教育の場において，受講者から質問行動を引き出すのがチューターの役割であ

3.2 満足度に及ぼすチューターの影響る．教育の場における質問行動は，学習内容の理解促進・
思考の深化ができるため重要である．しかし，近年の新DX リテラシー教育の受講者満足度に及ぼすチューター

入社員は質問行動に消極的な傾向がある．秋田らは，大の影響を把握するため，教育終了後にアンケートを収集し学生の質問行動に寄与する要因について調査しており，た．アンケート結果をもとに満足度とチューターに関する「つまらない質問で馬鹿だと思われたくない」，「目立ち相関分析を実施した．その結果を図 4 に示す．

たくない」といった理由が，質問への抵抗感と関連する

図 4 より，受講者満足度に対するチューターの相関係数ことを報告している[10]．これと同様に，自分の行動には 0.72 となっており，全アンケート項目の中で最も相関が対して上司・先輩がネガティブな反応をするのではない

強いことがわかった．これより，DX リテラシー教育の良しかという恐れから質問行動に消極的になると思われる．

悪しにチューターとのコミュニケーションが大きく作用しよって，図 2 に示すアサーティブコミュニケーションをていることがわかった．

用いることで安心して発言できる状態をつくりだし，質問行動を引き出すこととした．
上記を盛り込んだ教育効果の確認として，受講者の追跡調査および事後アンケートを実施した．

3. 結果と考察
3.1 受講者の自発性に関する追跡調査
DX リテラシー教育で学んだデータ活用スキルを自発的に業務で活用しているか確認するため，受講者へヒアリン
グを実施した．その結果を図 3 に示す．
全受講者の 40%にデータ活用スキルを用いて自職場課題を解決するといった DX に対する自発性という点で積極的な変容が認められた．このことから，今回開発した教育は
DX リテラシー醸成においてある一定の効果が期待できる

図4と考えられる．行動変容のなかった受講者に対しては，さ満足度に及ぼすチューターの影響

Figure4ⓒ2023 Information Processing Society of Japan83

Influence of tutors on satisfaction.

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

参考文献

ところで，企画段階で想定できなかった新たな気づきが研修を通して得られた．具体的には，以下のようなシチュ
エーションである：特に機械学習の回においてであるが，[1] IPA 独立行政法人 情報処理推進機構. “DX 白書 2023”. IPA 独立
行政法人 情報処理推進機構ホームページ. 2023.
https://www.ipa.go.jp/files/000108048.pdf, (参照 2023-2-16)[2] 日鉄 DX 具体的な取り組み | デジタルトランスフォーメーシ
ョン（DX）戦略の推進 | 企業情報 | 日本製鉄. 日本製鉄. 2022.
https://www.nipponsteel.com/company/dx/specific.html, (参照2023-2-16)[3] 株式会社帝国データバンク 情報統括部. “DX 推進に関する企業の意識調査（2022 年 9 月）”. TDB 景気動向オンラインホームペ
ージ. 2022. https://www.tdb-di.com/2022/10/sp20221028.pdf, (参照2023-2-16)[4] 株式会社 RECEPTIONIST. “調査レポート】DX 化が遅れる大企業の共通点 若手社員の 7 割が課題意識薄い | 株式会社
RECEPTIONIST”. 株式会社 RECEPTIONIST - ビジネスコミュ
ニケーションをアップデートする。. 2022.
https://receptionist.co.jp/release/report-office-dx/, (参照 2023-2-16)[5] 武石 美有紀. “2022 年新入社員意識調査｜定着・早期立ち上がりに向けて”. 人材育成・研修・組織開発のリクルートマネジメ
ントソリューションズ. 2022,
https://www.recruit-ms.co.jp/issue/inquiry_report/0000001077/?them
e=starter, (参照 2023-2-16)[6] 平木 典子. アサーションの心. 朝日新聞出版, 2015[7] ロバート・B・チャルディーニ. 影響力の武器. 誠信書房, 2007
[8] Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior inwork teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350-383.
[9] Edmondson, A. C. (2019). The fearless organization: Creating
psychological safety in the workplace for learning, innovation, andgrowth. John Wiley & Sons.
[10] 秋田 喜代美. 心理学に対する授業観と質問行動:一般教育課程と心理学専攻の比較検討. 立教大学心理学科研究年報. 1995, 38,
25-38.

受講者の半数が原理原則を隅々まで理解しなければ先に進めず，足踏み状態に陥ってしまうような状況である．受講者に対して，機械学習には多様かつ有用なロジックが膨大に存在するが，その原理原則を隅々まで覚えなければ応用できないということは一般にない(機械学習は問題解決するのが目的で原理起点ではない)という意識付けをすべきであった．

4. まとめ当社総合職一年目社員を対象とした DX リテラシー教育を開発し，集合研修形式で教育を実践した．その結果，全受講者の 40%にデータ活用スキルを用いて自職場課題を解決するといった DX に対する自発性という点で積極的な変容が認められた．
本教育では，受講者の自発性を促すためにチューターによるアサーティブコミュニケーションをとりいれており，以下の知見を得ることができた．


受講者満足度に及ぼすチューターの影響を相関分析したところ， DX リテラシー教育の良し悪しにチューターが大きく作用していることがわかった．



教育の心構えとして，機械学習には多様かつ有用なロジックが膨大に存在するが，その原理原則を隅々まで覚えなければ応用できないということは一般にないという意識付けを受講者にすべきであった．
このような新人教育を継続していくことで IoT を活用す

るリテラシーが身につき，どのような変容を目指すべきか
想像・創造できるようになる．また今後は，教育に IoT を導入して受講者のリアクションや生体反応をセンシングし，更なる学習効果の向上や心理的安全性確保の合理化等を検討していきたい．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan84

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

継続的な学習機能を有する WiFi ポータルシステムの設計と実装
松尾周汰 †1
九州大学

中村優吾 †2
九州大学

荒川豊 †3九州大学

1. はじめに学習の習慣化や行動変容が期待されている [2]．しかしな

ターネット利用が拡大しているが，安全にインターネットをニングシステムの設計とその影響については十分に理解さがら，言語学習以外のトピックの取り扱いが少なく，ラー

スマートフォンの普及やデジタル活用の推進に伴い，インれていない．また，ブラウザ拡張機能やモバイルアプリの利用するには，情報セキュリティへのリテラシーが求めら

PUSH 通知を活用した学習提案では，限られたフィールドれる．総務省による調査 によると，個人のインターネット*1でしか学習ができないことや，回数を重ねるごとに無視さ利用率は 83.4% であり，利用目的は「電子メールの送受信」

れやすくなるという課題もある．行動経済学を発端とするが全体では最も多く，「ソーシャルネットワーキングサービ

ナッジ理論では，選択肢を禁じたり，金銭的インセンティ

スの利用」については，全ての年齢階層で利用率が上昇してブを与えることなく，他人の行動を予測的に変化させる [3]．

いる．ICT サービスの利用が増えている一方で，インター

社会や健康といった観点からはじまり，プライバシー保護

ネットを利用していて「不安を感じる」又は「どちらかとやセキュアな選択を促進するための手法としてもナッジが言えば不安を感じる」との回答は合わせて 74.2% となって活用されている．しかし，これらの実験は，実験のための仮いる．また，インターネット利用に伴う個人の被害経験と想環境にとどまった実証が多く実世界へのフィードバック

して，「迷惑メール・架空請求メールを受信」が 61.4% と最が無いものや，文脈によってはナッジの効果がない場合もも多くなっており，「何らかの被害を受けた」企業の割合はあり，まだ議論の余地がある．

51.4% と半数以上である．インターネット利用に対する不そこで本研究では，学習システムの設計と実証運用を行っ

安感や被害の原因として，学校におけるセキュリティリテラ

た．学習の機会として，フリー WiFi 接続時に出現するよ

シー学習の機会や，企業におけるセキュリティ対策の未熟

うな，ダイアログやブラウザとして表示されるランディン

さが挙げられる．文部科学省により実施された学校におけグポータルを活用する．以下のようなフローで学習を支援

る教育の情報化の実態等の調査 によると，無線 LAN の設*2

する．

置やインターネット接続率などの ICT 環境の整備状況や，ICT の活用や情報セキュリティの基本的な知識などを指導(1) アクセスポイントの選択時に，認証と共に情報セキュする教員の能力には都道府県により格差があり，教育方法

リティに関するテストが出題される．

や教育体制が学区現場に十分に行き渡ったていないとの指(2) 回答後画面のインターフェース情報にナッジ要素を取について，「何らかの対策を実施している」企業は 98.2% で(3) 回答すると正誤結果と共に，コミュニティのスコアが下回っている．

(4) スコアボードには，その日のコミュニティにおける回

ラーニングとナッジの手法に着目した．短時間で手軽に取(5) また，当日の回答数と目標数がプログレスバーと共に摘もある [1]．また，企業における情報セキュリティ対策*3

り入れ，学習に対する動機付けを狙う．

あるが，「社員教育」を行なっている企業は 49.4% と半数をフィードバックされる．

これらを解決するための継続学習支援として，マイクロ

答数，正答率，回答人数が表示される．

り組むことができる学習方法であるマイクロラーニングは，示され，回答が一定数未満であると，再認証までの利用
時間が 1 時間に制限される旨の文言を表示される．

これらのスコアボードの下には再挑戦ボタンを設置し，新たDesign and implementation of a WiFi portal system with continuous learning capabilitiesにテストに回答することができる設計とした．これらの文
章やシステム情報の設計には，ナッジ理論のフレームワー†1

SHUTA MATSUO, Kyushu University†2 YUGO NAKAMURA, Kyushu University†3 YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University*1 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/
statistics05.html

クである EAST*4 を活用している．テストの回答を 1 問のみに限定し，一回のアクションを小さくすることで Easy，

*2
*3

*4

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/
statistics05.html

https://www.bi.team/publications/east-four-simple-ways-to-apply-behavioural-insights/

85情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
コミュニティの他メンバーの回答情報を示していることかする意思決定をするインターフェースに対し，ユーザーのあることから Timely を実現した．

や赤や緑といった色に基づくナッジを好む一方で，情報提選好調査を行った．その結果，ユーザーは視覚的なデザイン

ら Social，インターネット利用行動の動線上でのテストで供やフィードバックのようなテキスト要素に基づくナッジ

アンケートにより学習システムの受容性と，システム利用はあまり好まれないことが明らかになった．色の表示とフログからインターフェース情報による回答動機付け効果のレーミングによるナッジは理解がしやすく，プライバシー関評価を行う．学習システム運用前後での情報セキュリティ

連の情報を公開するかどうかの意思決定を迅速に行うこと

テストのスコアの比較を行う．これらの調査の結果，スコに役に立つことが分かった．セキュリティ選択とナッジのアボードやプログレスバーの受容性が高いことがわかった．

組み合わせの研究 [8] では、公衆 WiFi 選択，クラウドサー

また，目標回答数の可視化が，繰り返し学習へ取り組むことへの動機付けとなることがわかった．さらに，学習システ

ビスの選択，スマートフォンの暗号化，パスワード生成といム前に比べ，後のテストでは有意にスコアが上昇したことうサイバーセキュリティに関するシナリオにおいてナッジが確認された．

の効果検証を行っている．色や図表を用いた直感に訴えかける変更を行うものや，選択に関する説明による情報提供を行うものをナッジとして活用した．実験の結果，全ての

2. 関連研究

シナリオにおいて，ナッジを用いるとよりセキュアな選択

本研究は，マイクロラーニングやナッジ手法に関する既をすることがあることが分かった．既存の研究では，アン存の研究に基づいている．これらの関連研究を示し，課題

ケートフォーム上の仮想的な環境や一部の限られた環境での整理と本研究の位置づけを行う．

実験が行われている．その環境では，SNS の投稿やセキュリティの選択などの自分の行動が実際に現実世界には反映

2.1. マイクロラーニングを活用した関連研究

されないため，実際の選択や行動と異なる可能性があるこ

マイクロラーニングとは，学習タスクを小さな単位に分解とが課題として挙げられている．

し，短い時間で取り組むことを目的としている [2]．短く小さな取り組みに分解することで，日常的な活動の中のわず2.3. 本研究の位置づけ

きる [4]．マイクロラーニングを取り入れるアプローチとしニングシステムの設計と開発が行われ，ナッジのテキスト

かな隙間時間に，簡単かつ柔軟に学習を組み込むことがで

上記関連研究より，さまざまな媒体や環境でマイクロラーて，コンピューターのスクリーンセーバーを活用したもの

やインターフェースへの有効な活用方法が明らかになって[2] や，Web ブラウザの拡張機能を活用したもの [5] がある．

いるものの，システムの設計や実証シナリオにおいては課

これらの学習システムは，ユーザーに受容され自発的な学習

題や議論の余地がある．既存研究の考えられる課題を解決を促した一方で，インタラクティブ性が小さく，徐々に学習

しつつ，効果的な学習システムを設計するために，マイクロへの取り組みが弱まる事も指摘されている．また，Web ブ

ラーニングとナッジの観点から以下の視点を取り入れるべ

ラウザを利用する場合，ブラウザ内の限られたフィールドきであると考える．

しか活用できない拡張性の限界や，対応するブラウザに依• 学習システムには，ブラウザやアプリケーションに依存するという制約がある．スマートフォンのセンサーから存しない環境や，ユーザーにとって負担を感じさせな

退屈状態を判定して PUSH 通知による割り込みを行う研究

い介入方法，回答データを活用したインタラクション[6] も行われたが，通常状態の学習効果との有意な差は見ら性への工夫が必要である．

れなかった．ユーザーの動作や状態の判定では，提供する• セキュリティ文脈のナッジ実験においては，実環境へ情報が多く，特に位置情報は端末バッテリーの負荷となっの影響がある状態で，ナッジ介入の受容性や行動変容

たり，情報の種類によってはプライバシーの侵害にあたるの効果測定が必要である．

可能性があるため，ユーザーの受容性が課題として挙げられる．

これまでの研究の課題や以上の考察を踏まえ，本研究ではマイクロラーニングやナッジの概念に基づき，情報セキュ2.2. ナッジを活用した関連研究

リティリテラシの向上支援をする学習システムの設計と実ナッジとは選択の自由を奪ったり、金銭的報酬を変えるこ

装を行うことを目的とする．その上で，以下 3 つのリサーとなく、人々が望ましい選択をするよう影響を与える手法でチクエスチョン (RQ) を立て，調査を行う．

ある [3]．オンライン環境におけるプライバシー関連のナッ(1) WiFi 接続時のランディングポータルが，マイクロラー

ジデザインの研究 [7] では，Slack 上でのプライバシーに関

ニングの学習環境として受容されるか．

86

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図1

学習システム構成図と学習フロー(2) 学習システム上のインターフェースにインタラクティ
ブなナッジ情報を追加することは，回答数に影響を与えるか．

(3) 学習システムの運用が，情報セキュリティリテラシーの向上に繋がるか．

3. 実験方法

図2

この実験では，情報セキュリティリテラシー向上を支援する学習システムを設計，実装し，研究室内を実験環境として回答画面の例に関する問題が 1 問，ランダムに表示される．回答後の画実証運用することで，RQ を検証する．RQ1 つ目に対して，

面では，正誤や問題解説のフィードバックのほか，その他の一定期間，実験環境で学習システムを運用した後，アンケー

被験者達の回答状況に関する情報が表示される．再挑戦ボトによってシステム受容性の調査を行う．RQ2 つ目に対しタンも設置しているので，同一ポータル上から繰り返し問て，実験期間中の回答実績の分析を行う．RQ3 つ目に対し題に取り組むことができる．インターネット接続の制限時て，実験期間の前後のテスト結果でスコアに比較を行う．

間が切れると，再び学習ステップが繰り返される．なお，離席などにより一度 WiFi 接続が切れ，手動または自動的に再3.1. 学習システム設計接続される場合であっても，ポータルによる学習システム

学習システムの構成図と学習フローを図 1 に示す．アクが起動される．

セスポイントとなるルータの設定により，ゲストネットワー

本学習システムでは，インターネット接続制限を活用す

クを使用してインターネットにアクセスするときに，接続る．被験者による一日あたりの問題回答数の合計が一定数

端末にゲスト向けのランディングポータルを出現させるこ以上に達しない場合，次の日の接続制限時間をデフォルトとが可能である．このランディングポータルの仕組みは主の 3 時間から 1 時間に短縮するというメッセージを表示すに，コーヒーショップやコンビニ，観光地で提供されている

る．また，回答データを活用したインタラクティブな学習

フリー Wi-Fi に活用されている．ランディングポータルとシステムのインターフェース設計を説明する．学習システ

は，クライアントがユーザー認証を行うまで，ネットワーク

ムの回答画面の例を図 2 に，回答後の画面のうち，ナッジ要へアクセス出来ない環境を作る機能である．この機能を使素を含んだ部分の例を図 3 に示す．

用すると，端末がネットワークに接続したときに，表示さ回答結果画面は主に，4 つの部分に分かれている．研究室れたポータル上で，指定した Web ページにリダイレクトし全体のスコアには，当日の合計回答数，正答率，累計回答者て誘導することができる．また，このゲストネットワーク

数が表示される．社会規範ナッジ [9] を参考に，身近な人たは接続セッションの制限時間を設定することも可能である．

ちの情報を付与することで，周りがやっているから自分も制限時間が過ぎると，再びランディングポータル上の学習やるという動機付けにより，回答数の増加を狙う．目標回答

システムが起動され，ポータルの表示後にインターネット

数と現在の回答数，それに基づく回答率がプログレスバー接続が可能となる．本実験のため，デフォルトの接続制限とともに視覚的に表示される．これは，目標達成が目に見時間を 3 時間とした．

える形で近づくとモチベーションが高まる心理を活用する

はじめに，被験者は WiFi 接続のために学習システムに紐[10]．また，目標回答数を 30 とした．この値は，一日あた

づいた SSID を選択する．アクセスポイントの WiFi ネッりの研究室への出席人数が約 10 人，一人当たり 2 回程度のトワークに接続されると，PC 画面上へのダイアログやス

学習システムの起動を仮定して算出した．回答数が目標に

マートフォンのブラウザ上でランディングポータルが出現

達しない場合，接続時間がより短く制限されることをの説する．ポータル上では，Web アプリケーションとして実装

明が表示される．時間を強調するために，「1 時間」というされた学習システムにリダイレクトされ，情報セキュリティ

箇所を赤色にした．なお，目標回答数を超えると，「今日の87情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）研究室全体スコア

プログレスバー

テキスト

5.00

4.00

回答スコア

3.00

2.00

感
悪
と
罪

と
不

択
選

択
選

し
な
い

し
な
い

魔
邪

個

図4

安

る
で
あ

る
強

制

的

で
あ

る
で
あ
的
果
効

人

の

操

自

作

由

的

を
制

で
あ

る

限

1.00

ナッジに対する受容性調査の結果

ロラーニングの研究 [2][6][15] における受容性調査に基づいて作成された．

4. 実験結果

4.1. 学習システムの受容性

本節では RQ1 つ目の「WiFi 接続時のランディングポー

図3

タルが，マイクロラーニングの学習環境として受容される

回答後の画面の例

か」に対して結果の確認と考察を行う．

4.1.1

インターフェース情報の受容性

インターフェース情報に関しては，研究室全体のスコア，

目標回答数に達しました！」との表示に変更される．「もう目標達成率を表すプログレスバー，目標未達成の場合のイ

1 回挑戦する」という文字付きのボタンが表示される．ボタ

ンターネット接続制限を説明するテキストに対してそれぞンの色は，クリックへの動機付けの効果が高める赤色としれ受容性の調査を行った．各箇所に対する 5 件法による調た [11]．また，これらの要素に加え，問題文と正誤情報も査の集計結果を図 4 に示す．なお，設問内容は以下の通り

フィードバックされる．

である．

3.2. 実験条件(1)「もう 1 回挑戦する」を選択することに対して，判断を実験対象として，研究室メンバーである 20 代〜40 代の迷わせ，操作的であると思う

男女，学生と教員合わせて 52 人を被験者とした．ただし，(2)「もう 1 回挑戦する」を選択することに対して，個人のインタラクティブな交流を持った被験者は，対象期間に出(3)「もう 1 回挑戦する」を選択することに対して，効果的験前に情報セキュリティテストの受講を案内し，実験後に(4)「もう 1 回挑戦する」を選択することを，強制的にさせストの再実施を行った．セキュリティテストの内容は，九(5)「もう 1 回挑戦する」を選択することの判断に，邪魔でティ教育及び自己点検」の内容を参考に，一部改変したもの(6)「もう 1 回挑戦する」の選択をしない場合に，不安を感イミングに対する受容性に関するものである．ナッジ受容(7)「もう 1 回挑戦する」の選択をしない場合に，罪悪感を研究室への出席は任意であるため，実際に学習システムと自由を制限していると思う

席した人に限られる．実験期間は 3 日間とした．また，実であると感じる

アンケートによるシステムの受容性調査とセキュリティテ

るように感じる

州大学の教職員向けに配信された「九州大学情報セキュリ

あると感じるを採用した．設問内容は，ナッジに対する受容性と，介入タじる性の設問は，健康や持続可能性に関する行動 [12] や政策に感じる

おけるオプトイン/オプトアウト [13]，フレーミングナッジ

各設問ごとに，2 つのインターフェース情報に対して対応に対するナッジ [14] を調査した研究に基づいて作成された．

あり t 検定を行った結果，インターフェース情報によって受介入タイミング受容性の設問は，スクリーンタイムや，モバ

容性が異なることが確認された．研究室全体のスコアとプ

イルデバイスによる待機時間や外出時間を活用したマイク88情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
ログレスバーは，『「もう一回挑戦する」の選択をしない場合

初回に，罪悪感を感じる』の項目において p<0.05 で有意差ありとなったが，その他の全ての項目において，有意差は見られ4.5なかった．接続制限を説明するテキストとプログレスバー

4

は『「もう一回挑戦する」の選択することに対して，効果的

3.5
回答スコア

である』の項目において，有意差は見られなかったが，それ以外の項目においては全て p<0.05 で有意差ありとなった．

3

研究室全体のスコアとテキストにおいては，すべての項目

2.5

これらの結果から，目標回答数によって接続時間を制限す

1.5に対して，p<0.05 で有意差ありとなった．

2

ることは，受容性の評価に大きな影響を与えることがわかっ

1

感じる」といった項目に対するスコアが比較的高く，ユーミタイ

ザーによっては，再び問題へ回答することを作為的に促さう一度回答することに対し，直接的に操作をしているわけ

た

掛か

ちを

取り

苛⽴

に
すぐ

クに

われ

が失

⼒
集中

タス

図5

れているように感じる恐れがある．この説明テキストはも

妨げ

が
活動

る

感じ

られ

てい

適し

は
ング

た

た

た

た．特に，
「個人の自由を制限している」「強制されるように

学習システム起動に対する受容性調査の結果によるマイクロラーニング [2] と同様に，タスクの途中でのではないが，ナッジの活用においては選択肢を強制しては介入とはならず，精神的負荷への影響はないと想定していならないため，慎重に取り扱うべきである．一方で，研究室た．一方で，2 回目以降の時間経過による学習システム起動

全体のスコアにおいては，「個人の自由を制限している」「邪は二次タスクの割り込みにあたり，精神的負荷への影響が魔であると感じる」の項目のスコアが低いことから，ユー考えられた．しかしながら，これらには有意な差が見られザーにとっては束縛感がなく，自然に受け入れられやすいなかった．特に，「進行中の活動が妨げられた」「集中力が失要素であると考えられる．「効果的である」の項目のスコア

われたと感じた」の項目においては，初回起動時の回答でが，接続制限説明テキストと同様に高いことから，ユーザーも，平均値が 3 を超えており，中央値がどちらも 4 というに負担をかけずに問題へのもう一度回答することを促す手結果であった．これは，初回起動のタイミングはタスクへ段としては適していると言える．また，プログレスバーにの介入とはならないという予想とは反する結果である．初

おいては，「罪悪感を感じる」「個人の自由を制限している」

回起動に対しても精神的負荷を感じた理由として，実際にの項目のスコアが低いことから，研究室全体のスコアと同ブラウザの立ち上げや，インターネットを使用するアプリ

様，ユーザーへの負担が少なく，再度回答を促す手段としてケーションを使用する直前まで行動を移していたタイミン

有効であると言える．

4.1.2

2回⽬以降

5

グで介入が行われたからであると考えられる．スクリーンシステム起動タイミングに対する受容性セーバーによる介入は，PC 起動直後であり，ブラウザやア

学習システム起動タイミングの受容性に対する調査をプリケーション立ち上げよりも前に学習タイミングが発生行った．5 件法による調査の集計結果を図 5 に示す．なお，する．このタイミングの僅かな差の間に，ユーザーの注意

設問内容は以下の通りである．

力が取り掛かろうとしているタスクへ向いている状態にな(1) 学習システムが起動するタイミングは適していた(2) 学習システムによって，進行中の活動が妨げられた．

るため，学習システムの起動が，一次タスクへの割り込みであると感じられたのではないかと考えられる．また，「実(3) 学習システムの起動に対して，苛立ちを感じた

行しようとしていたタスクにすぐに取り掛かることができ(4) 学習システムでの回答後，実行しようとしていたタス

た」の項目においては，初回起動と 2 回目以降どちらも平均

クにすぐに取り掛かることができた

値が 3.5，中央値が 4 という同等の結果となり，ある程度容(5) 学習システムによって，集中力が失われたと感じた

易に一次タスクへの切り替えができたと考えられる．WiFi

ポータルの起動後は，ウィンドウの「完了」ボタンでポータ

1 日のうち初回のシステム起動時と 2 回目以降のシステ

ル自体を閉じることが可能である．問題に対する回答は選

ム起動時の結果に対して，対応あり t 検定を行った．検定

択式であり，回答後に続けて回答するかどうかはユーザーの結果，初回と 2 回目以降のシステム起動の受容性の間にに委ねられるため，一度の学習にかかる時間は最短で 1 分

有意差は見られなかった．1 日のうち初回の学習システム未満であると想定される．学習システムの終了の容易さや，の起動タイミングは，その日初めて学習システム対応 WiFi

学習完了までの時間が短いことは，元のタスクへの復帰にに接続された時である．このタイミングはタスクへ取り掛は重要な観点であると考えられる．

かると同時のタイミングであるため，スクリーンセーバー
89情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
以上の結果から，RQ1 つ目の「WiFi 接続時のランディン

50

グポータルが，マイクロラーニングの学習環境として受容45されるか」への回答を述べる．インターフェース情報の観40点からは，学習システムを共有しているコミュニティユー

35

れやすく，繰り返しの回答動機付けの効果があると言える．

25

ザーの回答状況や，目標回答数を可視化することは受容さ

30

一方で，インターネット接続制限を表すことに対しては，操20
15

作的，強制的な印象から受容されにくく，システム設計やイ

10

ンターフェース情報への採用は慎重に行うべきである．最

5

後に，システム起動タイミングの観点からは，どのタイミ

0

ングでの起動でも一次タスクの妨げになる可能性が大きく，

1⽇⽬

頻繁な介入は受容性を低下させる恐れがある．そのため，学習環境として，起動回数の考慮が必要である．また，学習シ
ステムから迅速に元のタスクに復帰できることも受容性で

2⽇⽬
回答数

正答数

図6

日毎の回答結果

3⽇⽬

回答者数(UUベース)

重要な観点であり，容易に学習システムを閉じられること

や，一回の学習時間を短くする工夫が必要であるといえる．

4.2. 学習システムの利用頻度

本節では RQ2 つ目の「学習システム上のインターフェー

スにインタラクティブなナッジ情報を追加することは，回答数に影響を与えるか」に対して，学習システムの利用ログ
から，日毎と全期間の回答結果と時間帯別の回答数についての結果を示し，考察を行う．

実証運用期間における，学習システムの利用結果を図 6

図7に示す．日毎の回答結果から，日を追うごとに回答数と正答率が増えていることが確認できる．回答目標数を 30 件と2 日目の時刻ごとの回答記録しており，2 日目と 3 日目はこの目標数を超える回答数とことは，回答数に影響を与えるか」に対して，目標回答数をと図 8 に示す．同じ色の箇所は，同一 ID で連続して回答し達成した後は，回答数を増やす効果は見られなくなると結なった．２日目と 3 日目の時系列に沿った回答記録を図 7達成する前は，回答数を増やす効果があるが，目標回答数をていた記録を指す．2 日目と 3 日目の間で色と ID の対応は論づけられる．

ない．この結果から，目標回答数の 30 件に達する前では短時間による繰り返しの学習が行われており，目標数を達成

4.3. セキュリティテストのスコア比較

かった．

キュリティリテラシーの向上に繋がるか」に対し，情報セ

数の推移を見ると，目標の 30 件を達成する前後で連続回答

実験前，実験後全ての回答データを集計した結果をと図 9

した後は繰り返しの学習ほとんど見られなかったことがわ

本節では RQ3 つ目の「学習システムの運用が，情報セ以上の結果をもとに，回答数について考察を行う．回答

キュリティテストの回答スコアの結果を示し，考察を行う．

の数に変化がある．目標回答数を達成する前は，連続回答に，実験前，実験後どちらにも回答があったデータを集計が続いていることが確認される．これは，回答数を増やしした結果を図 10 に示す．これらのテストはおよそ 3 週間ほプログレスバーを進めることで，インターネット接続制限

ど間隔を空けて実施された．はじめに，実験前と実験後に対に，目標回答数を達成すると，プログレスバーが埋まり，回答人数がそれぞれ異なるため，対応なしの検定を行った．

を解除しようとする動機付けが作用したと考えられる．反収集した全ての回答データを比較した．実験前と実験後のインターネット接続制限を説明するテキストが「今日の目F 値を算出したところ，0.438 であり、分散は等しいことが標回答数に達しました！」という内容に変わるため，再度回確認されたので，対応なし片側 t 検定を行った．検定の結答することへの動機付けの効果が無くなったと考えられる．

果，p<0.05 で有意差ありとなった．つぎに，実験前と実験

ターフェースにインタラクティブなナッジ情報を追加する

対応あり片側 t 検定を行った結果，p<0.05 で有意差ありとこれらより，RQ の 2 つ目である「学習システム上のイン

後のどちらにも回答があったデータに対して検定を行った．

90情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図8

3 日目の時刻ごとの回答記録

図 10

実験前，実験後のどちらにも回答があったデータの•インターフェース情報に研究室全体のスコアや目標

集計結果

•

回答数を表示し，可視化することは受容され，繰り返しの学習行動への動機付け効果がある

介入タイミングはインターネット接続時間の制限やタスク割り込みによる心理的負担を考慮すべきであり，
短時間で 1 単位の学習を終えることは受容性の観点で•
図9すべての回答データの集計結果

重要である

学習システムの運用前後で，情報セキュリティテス

トのスコアが有意に上昇する

5.2. 研究上の制限

実験結果からの考察とともに各 RQ への結論を述べたが，なった．これらより，対応なしの全データに対しても，対応ありのデータに対しても，学習システムの実証運用前に比実験条件や考察に関して，課題となるいくつかの考慮すべ

学習システムの問題には，テストに使用した問題と同じもる．本実験は，受容性の調査も目的としていたため，運用き点が存在する．一つ目は，学習システムの運用期間であべ，後の方がテストのスコアが有意に高い結果となった．

した期間が 3 日間と短いものであった．この学習システムのが含まれており，実証運用期間中に同一問題に取り組ん

をより長期的に運用することで，回答数の推移やセキュリだことで正答率が高まったと考えられる．また，テストには

ティテストのスコアが変動する可能性がある．

使用されていない問題であっても，学習システムを通じて

二つ目は，2 回の情報セキュリティテストの回答期間と学情報セキュリティの題材に触れることで，セキュリティリ
テラシーへの意識が高まり，テスト回答時への影響があっ習システムの問題への取り組みが与える，テストスコアへ「学習システムの運用が，情報セキュリティリテラシーの向同じものであったので，実験前のテスト結果による復習効の影響である．テストに使用した問題は実験前と実験後でたと考えられる．これらの結果より，RQ の 3 つ目である

果が持続している可能性がある．また，本学習システムに上に繋がるか」に対して，学習システムはリテラシー向上をは，セキュリティテストの問題以外の題材も採用しており，促すと結論づけられる．

問題はランダムで出題されるため，実証運用期間中にテストで出題される問題に取り組んでいない可能性がある．そ5. まとめのため，実証期間中に学習システム上でテストに出題され5.1. 本研究の成果る問題には取り組んでいない被験者がいることも考慮すべきである．

本研究では，継続的な学習機能を有する WiFi ポータルシ

最後に，被験者の基礎的な情報セキュリティリテラシー

ステムの設計と実装を行い，マイクロラーニングとナッジである．本実験では，情報系の大学生，大学院生が在籍すの観点から介入の効果や受容性の評価を行った．各実験結る研究室を実験環境とした．そのため，基礎的な情報リテ

果から得られた結果は以下の通りである．

ラシーが一般的な値よりも高く，学習前後のスコアの変動

91

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
や，学習への取り組みに影響を与えた可能性を考慮すべき

approach. In Hawaii International Conference on System
Sciences (HICSS), 2020.
[8] Verena Zimmermann and Karen Renaud. The nudge puzzle: matching nudge interventions to cybersecurity decisions. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), Vol. 28, No. 1, pp. 1–45, 2021.
[9] Michael Hallsworth, John A List, Robert D Metcalfe, andIvo Vlaev. The behavioralist as tax collector: Using natural field experiments to enhance tax compliance. Journalof public economics, Vol. 148, pp. 14–31, 2017.
[10] Joseph C Nunes and Xavier Dreze. The endowed progresseffect: How artificial advancement increases effort. Journal of Consumer Research, Vol. 32, No. 4, pp. 504–512,
2006.
[11] 松尾周汰, 中村優吾, 荒川豊. ナッジフレームを適用した
captive portal によるセキュリティリテラシ向上支援システ
ムの検討と評価. 情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ
第 2 回研究会 (IPSJ BTI2).
[12] Laurens C van Gestel, Marieke A Adriaanse, andDenise TD de Ridder. Who accepts nudges? nudge acceptability from a self-regulation perspective. PloS one,Vol. 16, No. 12, p. e0260531, 2021.
[13] Haoyang Yan and J Frank Yates. Improving acceptabilityof nudges: Learning from attitudes towards opt-in and
opt-out policies. Judgment and Decision Making, Vol. 14,
No. 1, pp. 26–39, 2019.
[14] Ismaël Rafaı̈, Arthur Ribaillier, and Dorian Jullien. The
impact on nudge acceptability judgements of framing
and consultation of the targeted population. Behavioural
Public Policy, pp. 1–16, 2021.
[15] Tilman Dingler, Dominik Weber, Martin Pielot, Jennifer
Cooper, Chung-Cheng Chang, and Niels Henze. Language learning on-the-go: opportune moments and design of mobile microlearning sessions. In Proceedings ofthe 19th international conference on human-computer interaction with mobile devices and services, pp. 1–12, 2017.

である．

5.3. 今後の展望

今後の研究において，実験環境やシステム設計に対しての改善点や工夫点が挙げられる．実験環境として，被験者の属性の偏りをなくすことや，長期の学習システム運用を行うことで，より一般的な議論を行うことができる．シス

テムの設計として，目標回答数を出席者数や前日の回答結果をもとに変動させることで，目標達成までの繰り返しの回答をより多く誘発できる可能性がある．また，インターネット接続制限時間に対して，個人のテストスコアや回答状
況を反映させることで，学習の個別最適化も考えられるさらに，ローカルデータとして管理していた問題をサーバー上で管理することで，コミュニティ全体や個人の回答結果
によって出す回数や頻度を操作し，効率の良い学習の促進ができると考えられる．このように回答状況を細かく分析することで，より受容されやすく，学習への動機付けの効果があるシステムの設計ができると考えられる．
謝辞

本研究の一部は, 科学研究費補助金（JP19KT0020）

および JST さきがけ（JPMJPR21P7）の助成を受けたも

のである.

参考文献

[1] 堀田龍也, 佐藤和紀. 日本の初等中等教育における情報リテラ
シーに関する教育の動向と課題. 電子情報通信学会 通信ソサ
イエティマガジン, Vol. 13, No. 2, pp. 117–125, 2019.
[2] Gerhard Gassler, Theo Hug, and Christian Glahn. Integrated micro learning–an outline of the basic method andfirst results. Interactive computer aided learning, Vol. 4,
pp. 1–7, 2004.
[3] Thomas C Leonard. Richard h. thaler, cass r. sunstein,nudge: Improving decisions about health, wealth, andhappiness, 2008.
[4] 徳田博行, 高橋雄太, 松田裕貴, 荒川豊, 安本慶一. 辞書検索
履歴の自動収集に基づく英単語マイクロラーニング支援手法.
情報処理学会モバイルコンピューティングとパーベイシブシ

ステム（MBL）研究会, No. 44, pp. 1–8, 2019.
[5] Andrew Trusty and Khai N Truong. Augmenting the web
for second language vocabulary learning. In Proceedingsof the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 3179–3188, 2011.
[6] Carrie J Cai, Anji Ren, and Robert C Miller. Waitsuite: Productive use of diverse waiting moments.
ACM Transactions on Computer-Human Interaction(TOCHI), Vol. 24, No. 1, pp. 1–41, 2017.
[7] Sofia Schöbel, Torben Jan Barev, Andreas Janson, Felix
Hupfeld, and Jan Marco Leimeister. Understanding user
preferences of digital privacy nudges–a best-worst scaling92

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

ハラスメント被害時の主観的ストレス差異による心拍変動特徴分析
上野貴弘 1,a) 大橋正良 2
概要：いじめやパワーハラスメントなどのハラスメント行為の解決に向けて，早期発見・対応が重要な要素である．
一方で，ハラスメントとなるか否かは被害者の主観的な感情に基づいているため，目視による判断が難しい．本研究では，被害者の心拍情報を基に機械学習手法を用いた主観的高ストレスの検出を目的としている．実験では，VR 動
画視聴による疑似的な体験から，被験者のハラスメント被害時とリラックス時における心拍情報の取得と主観ストレス評価を実施した．また検出モデルの評価において，これまでの研究では，線形モデルでの分類が難しく，多変量の組み合わせによる特徴選択が必要であることが判明している．そこで本報告では，全被験者（16 名）と高ストレス被験者（9 名），低ストレス被験者（7 名）データを用いた各決定木モデルにおける有効な特徴量を詳細に比較するため，
しらみつぶし探索によって特徴量の組み合わせの分類精度統計を算出した．そして比較結果を基に，主観的高ストレスの検出に有効な特徴量を分析した．
キーワード：主観的ストレス検出，心拍変動，しらみつぶし探索，特徴選択

メント検出手法の面では，市販のデバイスを用いて収集し

1. はじめにたセンシングデータから，加害者が行う「叩く」「押し倒す」

いじめやパワーハラスメントなどの，関係性のアンバラのような暴力的な事象と非暴力的な事象を分類する研究がンスを利用して個人の心身を傷つける事象（以下，ハラス

行われている[7][8]．しかし，ハラスメントは被害者自身がメント）は，被害者にメンタルヘルスの不調を引き起こす．

アクションを起こさない限り，客観的に断定することは難

その結果，うつ病などの重篤な精神傷害や自殺につながる

しい．加えて，ハラスメントの態様の多くは精神的攻撃で要因となるため，我が国では大きな社会問題となっている．

あり[1][9]，身体的暴力の検出だけでは多くのハラスメント

文部科学省の「令和三年度児童生徒の問題行動・不登校等に対応できない．

生徒指導上の諸課題に関する調査結果」によると，いじめそこで，本研究では被害者の心拍情報を基にハラスメンの認知件数は 615,351 件，重大事態件数は 705 件といずれトを検出する機械学習モデルの構築を目的としている．心も平成二十五年度以降では過去最高を記録している[1]．ま拍情報は市販のウェアラブルセンサで取得できるため，日た，厚生労働省の「令和三年度個別労働紛争解決制度の施常のストレス推定で使用されている．さらに，ストレスは行状 況 」に よ ると ， 民事 上 の個 別 労働 紛 争相 談 件数 は被害者自身の精神的苦痛を伴う視点でハラスメントを捉え

284,139 件と平成二十四年度以降で過去最高を記録しておるため，網羅的な態様の検出が期待できる．また，検出結り，特に相談項目は「いじめ・嫌がらせ」が最多で，件数

果は第三者の介入及び被害者自身が異常を認識するためのが 86,034 件と 24.4%を占めている[2]．

判断材料になり得る．ただし，現在多く行われている心拍ハラスメントに対しては，早期発見・対応を行うことが変動データを用いたストレス認識に関する研究は，緊張状

被害者の重大事態を防ぐ重要な要素である．一方で，第三態をストレスと捉えた実験課題が主である．そのため，被者ではハラスメントか否かの判断及び発生状況の把握が難

害者の絶対主観的な事象であるハラスメントに適用できな

しいことが課題として挙げられている[3]．これは，文部科い可能性があることから，ハラスメント特有の主観的スト

学省がいじめを「当該児童が，一定関係にある者からの行

レスについてモデルの分類精度及び検出に有効な特徴量を為に対して心身の苦痛を感じるもの」という内容で取り扱調査する必要がある．

っている[4]ように，ハラスメントが被害者の主観的な感情

本報告では，精神的攻撃に起因したハラスメントを疑似に基づいていることが要因である．

的 に 受 け る VR 動 画 を 視 聴 し た 被 験 者 の ECG

以上の背景から，近年はセンサデバイスが安価に入手で（Electrocardiogram）を基に，ハラスメント被害の検出に有きるようになったことに伴い，クラウドサービスとセンシ

効な心拍変動の特徴量を分析する．ただし，ハラスメント

ングデータ，機械学習を活用した，ハラスメント行為を検か否かの判断は，先述の通り被害者の主観的な感情が基準出するためのデザインが検討されている[5][6]．またハラスとなっている．そのため，ハラスメントを受ける実験課題

1 福岡大学大学院工学研究科情報・制御システム工学専攻
Department of Information and Control Systems, Fukuoka University
2 福岡大学工学部電子情報工学科
Faculty of Electronics and Computer Science, Fukuoka Universitya) td216501@cis.fukuoka-u.ac.jpⓒ2023 Information Processing Society of Japan93

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムのデータだけでは被験者の主観評価が考慮されておらず，て，収集データを基にして，クラスごとの分類精度によっ

ハラスメント被害特有の心拍変動を正確に評価できない．

て認識精度が評価される．

そこで本実験では，被験者に主観ストレスアンケートを実本研究は動画視聴により，ハラスメント被害におけるス

施し，全被験者データ及び，高ストレス被験者データ，低トレスを誘発している．これは，前述のストレス認識の実

ストレス被験者データの 3 種類を作成している．また特徴

験課題とは異なり，感情認識と同様の手法である．そのた

量分析では，各作成データを用いて構築した機械学習モデめ，ハラスメント被害特有の感情である可能性が考えられルに対し，しらみつぶし探索で算出した分類精度統計を基る．さらに，ハラスメントは主観的なストレスが検出基準に，ハラスメントの分類に寄与する特徴量の組み合わせをであり，被験者の主観的なストレスが低いと学習用データ

比較評価する．しらみつぶし探索は，これまでの研究成果として用いることができない．そのため，主観的なストレ[10][11]において，単変量では分類精度に寄与しない特徴量

ス差異による特徴量を比較分析することは，ハラスメントが多変量では寄与する可能性が考えられることから，包括検出の有効性を示す要素となり得る．

的に特徴量の組み合わせを調査するために採用している．

3. ECG 測定実験

2. 関連研究

ハラスメント又はリラックスのコンセプトに沿った動画を視聴している被験者から，ECG データを取得する．実2.1 被害者視点のハラスメント検出に関する研究
被害者視点でのハラスメント検出には，被害者に関する

験実施にあたり，福岡大学医に関する倫理委員会の承認をデータが必要であるため，倫理的問題から検討された研究得た．本実験手法はこれまでの研究[10][11]と同様であるが、は少ない．その中で，Ferdinando らは，暴力的な事象（押

被験者数及び使用データの選択が異なっている。

しつけ，タックル，揺さぶり，前からの押し付け，肩をぶ
3.1 被験者

つけるなど）と非暴力的な事象（走る，歩く，動きを伴う遊び，ジャンプなど）を小学生にシミュレートさせること

被験者は 16 名（男性 12 名，女性 4 名，21.8±1.6 歳）ので取得した ECG を基に，6 秒未満のサンプルで暴力を検出

健常な大学生及び大学院生である．実験にあたり，動画内する可能性を検討している[7]．これにより，短時間で暴力

容は伏せた状態で，事前に健康被害のリスクと個人情報のに起因したハラスメント事象の検出が期待できる．また，扱い，実験の同意撤回について十分な説明を行い，書面でVasileios らは，傍観者の EEG(Electroencephalography)からい

参加の同意を得た．そして，測定前の 6 時間はカフェイン

じめの脳内刺激を特定する試みを行っている[12]．実験で及びアルコールの摂取を禁止した．各被験者には S1~16 のは，いじめの事例に関する動画視聴により被害者の共感を番号を付与している．

誘発しているため，傍観者の感情に沿った多くの態様に関
3.2 測定方法するハラスメント事象が検出できる．一方で，これらの研究は被害者の主観性が含まれておらず，ハラスメントを断ECG の取得には市販の胸部型心拍センサ Polar H10 を使定する要素が少ない．そのため本研究では，被害者の精神用した．動画(映像媒体, 動画時間)は，ハラスメント（VR,

的苦痛が市販のデバイスで評価できる心拍情報に焦点を当

166 秒），リラックス(VR, 601 秒)の 2 種類を用意した．各て，主観性の含まれたデータを主眼として，ハラスメント

動画は状況に没入できるように 360 度見渡せる VR 映像をの検出に有効な特徴量を分析する．また，主観的ストレス採用した．ハラスメント動画は，厚生労働省が提供していに応じた特徴量分析では，二値分類の結果から選択された

るハラスメント被害体験動画[17]である．仕事ミスに対し特徴量を基に、ストレス反応の生理的特徴との関連性を確て怒られる被害者の，一人称視点でのパワーハラスメント

認する．

被害を体験できる．また，リラックスは浜辺の海を眺める動画である．視聴機器として， VR ヘッドセット Oculus Rift
S 及び Meta Quest 2 を使用した．実験にあたり，気温の変2.2 感情認識に関する研究
感情認識は音声処理，自然言語処理，画像処理など様々化による心拍への刺激を避けるため，実験室の空調を 25℃

な分野で研究が行われており，ECG を用いた研究も多く存に設定した上で測定を実施した．被験者は心拍センサを装在する．データ収集の面では，怒りや幸せなどの基本感情

着し，モニタと VR ヘッドセットが設置されたデスクに向や，Russell の円環モデルに基づく感情次元を，音や画像，

かった状態でオフィスチェアに座った．測定の様子を図 1

動画での誘発や[13][14]，自然の会話からラベル付けするに示す．

[15]ことで実施している．

動画視聴時の主観ストレスのアンケート項目を表 1 に示

一方で，ストレスを感情として捉えたストレス認識の分

す．本アンケートでは，ハラスメント被害における感情を野では，就職面接時や自動車運転時，暗算タスク時の状況尺度として扱うために，主観的なストレスの度合に置き換を作り出すことで，ストレス状態を誘発している[16]．そし

えて質問している．アンケートによる評価は，1.全くストⓒ2023 Information Processing Society of Japan94

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

表2

RRI データから抽出する特徴

特徴
RRI

R-R 間隔[ms]HR

𝑅𝑅𝐼 ∗ 60/1000

LF

交感神経成分

HF

副交感神経成分

LF/HF

交感神経系の作用成分

CVNN

RRI の変動係数

CVLF

LF の変動係数

CVHF

HF の変動係数

表3
図1
表1

VR 動画視聴実験の様子

説明

mean

平均

ストレス評価1

全くストレスを感じなかった

2

あまりストレスを感じなかった

3

少しストレスを感じた4

かなりストレスを感じた

特徴量を算出するための統計量

統計量

ハラスメント被害体験動画に対する 4 段階評価

得点

説明

min

最小値

max

最大値

range

𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛var

分散

本実験では，RRI データから下記の 8 種類の特徴（表 2）と 5 種類の統計量（表 3）を組み合わせた 40 種類の特徴量を算出した．なお，周波数データである LF と HF は，RRI

レスを感じなかった，2.あまりストレスを感じなかった，3.

データに対して，スプライン補間後 2Hz でリサンプリング

少しストレスを感じた，4.かなりストレスを感じた，の 4 段

し，AR 法により算出したパワースペクトルである．LF は階である．

0.04~0.15Hz，HF は 0.15~0.4Hz の周波数領域である．さら

被験者は，ハラスメント→リラックスの順番で動画を視に，下記の 3 種類を追加し，合計 43 種類の特徴量を 1 サ聴した．次の動画を視聴するまでには，実験による精神的ンプルにつき使用する．

影響をリセットするため 1 時間以上の間隔を空けた．ハラ・NN50

スメント動画視聴後は，主観ストレスのアンケートを実施

隣接する RRI の差が 50 ミリ秒以上の総数

した．

・pNN504. 特徴量抽出

RRI の総数に対する NN50 の割合
・RMSSD

4.1 ECG データの切り出し隣接する RRI の差の 2 乗平均の平方根

ECG データの開始位置～終了位置は，ハラスメント動画の場合「加害者役の暴言発話開始～再生終了 60 秒後」，リ

5. 評価方法

ラックス動画の場合「動画の再生開始～再生終了時」であ5.1 主観的なストレスの評価についてる．各動画の ECG データ時間を以下に示す．

表 4 に被験者データの主観ストレス評価得点と各評価カ・ハラスメント：192 秒

テゴリの人数内訳を示す．主観ストレス評価得点が 3 以上

・リラックス：601 秒

を高ストレス，得点が 2 以下を低ストレスと定義している．

また，各動画の ECG データに対して解析用に，1 サンプ

高ストレスと低ストレスの被験者数の差が 2 名であること

ルにつき窓幅 60 秒，スライド幅 5 秒に切り出した．

から，本実験は被験者ごとにストレスの感じ方に差が生じていることが判明している．全被験者の評価得点平均 2.75

4.2 特徴量は，低ストレスの基準を上回っているが，高ストレスの基

解析用データである ECG に対して，ピーク検出を用い準未満であるため，主観的なストレスの度合いでは中性とて RRI（隣接する R 波の時間間隔）データを抽出する．前言える．また，本実験において低ストレスと評価した女性処理として，RRI データの 400 以下 2000 ミリ秒以上の外れ

は 0 名であった．

値を除去した後，平均 0 分散 1 の標準化を行った．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan95

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

5.2 機械学習モデルの構築と分類精度評価方法
表4

5.3 特徴量選択手法
本報告では，しらみつぶし探索で算出した分類精度統計

被験者の主観ストレス評価得点と人数内訳
評価得点

男性
2.75±0.75

全被験者

徴量を探索する方法である．ただし，43 種類の特徴量にお16

3.33±0.47

ける全組み合わせの分類精度を算出することは計算量が多4く難しい．そのため，1～4 種類の組み合わせに限定して分

9
5

2±0

低ストレス

みつぶし探索は，全組み合わせを検証することで最適な特

女性

12
高ストレス

を基に，各モデルの比較結果から特徴量を選択する．しら

被験者数

類精度統計を算出している．便宜上 1～4 種類の組み合わ

4

せを 1~4kind と表記する．また特徴量の評価・選択方法に

7
7

ついては，特徴量の組み合わせによる分類精度を，各 kind0に分けて降順にソートした統計から，各モデルに有効な特徴量及び共通項を比較することで実施する．

機械学習モデルは，得られた特徴量に対して，「ハラスメ

分類精度統計から各モデルに有効な特徴量の評価にあント」と「リラックス」の 2 値分類を行う．モデルの構築たり，比較対象である特徴量同士の多重共線性を検証するに使用する機械学習手法は，決定木を採用した．主な理由必要がある．そのため，偏相関係数を用いた分散拡大係数

として，これまでの研究[10][11]で得られた成果の中で，本（VIF）を多重共線性の評価指標とした．VIF は各特徴量同

実験データは線形モデルと比較して，非線形モデルである

士の偏相関係数を R とした場合，（4）の式に表す．

決定木の分類精度が高い結果であったことが挙げられる．
𝑉𝐼𝐹 =また，5.3 章で後述する特徴選択手法において，同じ決定木
系のランダムフォレストと比較して計算量の問題を軽減で

1
1 − 𝑅2(4)

特徴量同士の多重共線性の問題を認める基準は VIF > 10

きる．なお，決定木のパラメータである深さは 4 に設定し

とした．

ている．

6. 評価結果

モデルの組み合わせは，Harassment-Relax(All Subject)とHarassment-Relax(High Stress)，Harassment-Relax(Low Stress)

6.1 各モデルの分類精度評価の 3 種類である．Harassment-Relax(All Subject)は全被験者

各モデルの分類精度統計を表 5~8 に示す．全 kind の（16 名）のデータを用いており，全般的なハラスメント刺Harassment-Relax モデルにおいて，第一位の F1score が High

激を分類する．Harassment-Relax(High Stress)は本アンケー

Stress > All Subject > Low Stress であった．この序列は，ハトでハラスメント動画を高ストレスと評価した被験者（9ラスメント被害に対して，主観的なストレスが高いほど分名）のデータを用いており，主観的な高ストレスを分類す

類精度に影響を与えていることを示唆している．また，

る．また，Harassment-Relax(Low Stress) は本アンケートでHarassment-Relax(Low Stress)の NegativeF1score は全 kind に

ハラスメント動画を低ストレスと評価した被験者（7 名）

おいて 90%以上であり，高精度に Relax を分類できることのデータを用いており，主観的な低ストレスを分類する．

が判明した．ただし，女性の被験者データが入っていない

全モデルの分類精度の評価指標は F1score である．ただし，ため，性差が含まれていない．

Harassment-Relax(Low Stress)については Relax の分類精度

表 5~8 によると，kind 数の増加に伴い第一位の分類精度に も 焦 点 を 当 て る た め ， NegativeF1score を 追 加 す る ．

が向上している．他方で，ひとつ前の kind で第一位であっNegativeF1score は（3）式で表す．

た組み合わせをベースとして，1 種類追加した組み合わせ

𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 =𝑇𝑁
𝐹𝑃 + 𝑇𝑁

𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝐹1𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =𝑇𝑁
𝐹𝑁 + 𝑇𝑁が分類精度統計の上位を占めている kind がある．加えて，(1)

これらの組み合わせは分類精度に 1%以上の向上が見られず，ベースよりも減少する組み合わせも見られた．この結(2)果は，ベースの組み合わせに対して，個体差のある特徴量の追加が分類精度に影響を与えている可能性がある．

2𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 ∗ 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(3)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 + 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛

分類精度の各評価指標は Leave-One-Subject-Out（LOSO）

6.2 各モデルの分類に有効な特徴量についてによる交差検証で算出している．LOSO はデータセットに主観的なストレス差異によって分類精度が大きく変化

おける被験者 1 名のデータをテスト用とし，残りの被験者するような特徴量は見られなかった．ただし，全特徴量がデータを訓練用として使用する交差検証法である．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan96

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

表51kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

All Subject

High Stress

Low StressF1score特徴量

F1score特徴量

F1score

特徴量

NegativeF1score

特徴量

第一位

67.63

pNN50

77.83

pNN50

50.85

pNN50

91.81

pNN50

第二位

66.86

HR_mean

76.78

NN50

43.66

RRI_mean

91.17

RRI_mean

第三位

66.26

RRI_mean

76.56

RMSSD

43.14

HR_mean

90.12

HR_mean

表6

2kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

All Subject
F1score
第一位

73.49

第二位

72.71

第三位

71.08

High Stress

特徴量HR_max
NN50
NN50
pNN50
LF/HF_var
NN50
表7

84.09
83.97
81.97

第二位

第三位

73.72

73.49

73.49

特徴量

F1scoreCVLF_min

87.57

第三位

73.86

73.86

HR_mean

55.76

92.42

NN50
RRI_min

92.16

NN50
RRI_min

91.89

pNN50

HR_range
pNN50
HR_range
NN50
RRI_mean
CVLF_minLow Stress

特徴量F1scoreHF_var

NegativeF1score

特徴量
RRI_min

62.72

特徴量
RRI_min

LF/HF_var

93.36

LF/HF_var

NN50

NN50

HR_maxHR_maxHR_mean

RRI_mean

HF_min87.11

HF_var60.96

HR_max93.22

HR_max

NN50

NN50

LF/HF_var

LF/HF_var

HR_maxHR_max

RRI_minHR_mean

HF_range

85.94

HR_range

60.32

NN50

HR_mean

92.98

LF/HF_var

HR_maxLF/HF_var

4kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

特徴量High StressF1scoreHF_range

第二位

RRI_min

56.96

HR_max

特徴量

NN50

All Subject

74.04

NN50

NegativeF1score

特徴量

pNN50

表8

第一位

NN50
RRI_min

57.31

RRI_min

NN50

F1scoreHR_maxF1scoreHigh StressHR_var第一位

特徴量

3kind における各 Harassment-Relax モデルの分類精度統計

All Subject
F1scoreF1scoreLow Stress

LF/HF_max
NN50

Low Stress

特徴量F1scoreRRI_min
88.43

HF_varLF/HF_min

特徴量

NegativeF1score

HR_max63.60

LF/HF_var
CVLF_var

特徴量HR_max

93.51

CVHF_var

pNN50

NN50

HF_range

RRI_min

RRI_min

RRI_min

LF/HF_range

HF_varLF/HF_var

LF/HF_var

NN50

88.43

CVHF_max

NN50

LF/HF_var

60.96

CVHF_var

pNN50

93.43

NN50

pNN50

NN50

pNN50

pNN50

LF/HF_max

RRI_minHR_maxHR_maxCVHF_max
NN50
pNN50

88.26

LF_var
HF_var
NN50ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

97

60.32

LF_range
LF/HF_var
NN50

93.42

HR_range
LF/HF_var
NN50

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図2

各 Harassment-Relax モデルの(HR_max, NN50)データ散布図

前節の分類精度序列に沿う傾向にあった．また，前節の考表9

察を踏まえて，各モデルの統計を参照すると，HarassmentRelax(AllSubject) で は (HR_max,

モデルNN50) と (HR_var,

CVLF_min, pNN50) ， Harassment-Relax(High Stress) で は（ RRI_min or HR_max, HF_var, NN50 ）， Harassment-

All Subject

Relax(Low Stress) の f1score 及 び Negative-F1score で は（RRI_min or HR_max, LF/HF_var, NN50 or pNN50）がベースの組み合わせとして考えられる．ただし，（RRI_min，

VIF10 以上の特徴量の組み合わせ
VIF

組み合わせ

11.7

RRI_range

CVNN_range

12.2

HF_minCVHF_min5945

LF/HF_max

LF/HF_range

31.5

NN50

pNN50

12.3

RRI_minHR_max10.8

HF_minCVHF_min5547.4

LF/HF_max

LF/HF_range

18.7

NN50

pNN50

おいて F1score が最も高かった．この結果は，（HR_max,

13.4

RRI_max

HR_minNN50）がハラスメントを分類するための共通した特徴量の

20

RRI_range

CVNN_range

13.4

RRI_var

CVNN_var

12

LF_max

LF_range

Harassment-Relax(High Stress)は Harassment データが分散し

11.2

HF_minCVHF_minている一方，Harassment-Relax(Low Stress)では分散が見られ

12000

LF/HF_max

LF/HF_range

なかった．このことから，（HR_max, NN50）の分散差が分

53.3

NN50

pNN50

HR_max），（NN50，pNN50）については各モデルの分類精High Stress

度統計において組み合わせが競合していた．
2kind では，
（HR_max, NN50）の組み合わせが全モデルに組み合わせであることを示唆している．図 2 に，各モデル
Low Stress

デ ー タ に お け る （ HR_max, NN50 ） の 散 布 図 を 示 す ．

類精度に表れている．
さらに，各モデルにおける上記の共通した組み合わせと6.3 VIF を含めた特徴量の組み合わせ評価

その競合の特徴量を除くと，Harassment-Relax(High Stress)

特徴量において多重共線性の問題がある組み合わせを

では HF_var，Harassment-Relax(Low Stress)では LF/HF_var

表 9 に示す．全モデルデータで，（LF/HF_max，LF/HF_range），

が各主観的ストレスを分類する上で有効な特徴量であるこ（NN50，pNN50），（HF_min，CVLF_min）の組み合わせがとが考えられる．また，ハラスメント検出モデルの評価対

多 重 共 線 性 の 問 題 に 該 当 し て い た ． ま た ， Harassment-

象 で あ る 3kind の Harassment-Relax(High Stress) で は ，Relax(High Stress)のデータでは（RRI_min，HR_max）も該（RRI_min or HR_max, HF_var, NN50）が第三位の f1score と当していたことから，前節で述べた分類精度統計において1.2%以上差があることから，他の特徴量と比較して HF_var

競合した特徴量同士が同質であることを示唆する結果となの有意性を補強していると言える．ただし，1kind においてった．

HF_var は 3.96%と低精度であり，単変量での有意差が少な

7. まとめい．
ストレスの一般反応として交感神経が賦活し，副交感神

本報告では，VR 動画視聴によってハラスメント疑似体

経が抑制されるが，本実験ではこの特徴が確認できなかっ験をした被験者の ECG を基に，ハラスメント事象におけた．よって，様々な実験課題におけるストレス状態でだける被害者の心拍変動の特徴量を算出した．加えて，被験者でなく，他の感情との比較が必要である．

の主観的なストレスが異なる 3 種類のデータを作成し，それぞれの決定木モデルを構築した．そして，しらみつぶし
探索を用いて，1～4 種類の特徴量の組み合わせに限定したⓒ2023 Information Processing Society of Japan98

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

分類精度統計を算出した．その結果，主観的なストレスが高いほど分類精度に影響を与えていることが示唆された．
また，（HR_max, NN50）がハラスメントを有効に分類できる共通した特徴量の組み合わせであることが示唆された上，各モデルのデータ散布図を比較した結果，ストレスが低い
データほど分散度合いが低い傾向にあった．そして，ハラスメント検出モデルの対象である，主観的な高ストレスの被験者データを用いたモデルでは，（RRI_min or HR_max,
HF_var, NN50）の特徴量の組み合わせが有効であることが示唆された．ただし，単変量での有効性が低い特徴量も含まれており，ストレスの一般反応における交感神経系の特徴も確認できなかった．そのため，今後の課題としては，様々な実験課題におけるストレス状態でだけでなく，他の基本感情との生体反応比較を行う必要がある．また，有効な特徴量を正確に評価するためには定量的な特徴選択手法
による検証が必要となる．

参考文献
[1]

“文部科学省 令和 3 年度 児童生徒の問題行動・不登校等生
徒指導上の諸課題に関する調査結果”， https://www.mext.go.j
p/content/20221021-mxt_jidou02-100002753_1.pdf, (参照 2023
-02-15).
[2] “厚生労働省 令和 3 年度個別労働紛争解決制度の施工状況
要”，https://www.mhlw.go.jp/content/11909000/000959370.pdf,(参照 2023-02-15).
[3] “厚生労働省 令和 2 年度職場のハラスメントに関する実態
調査報告書”，https://www.soumu.go.jp/main_content/000538672.
pdf, (参照 2023-02-15).
[4] “文部科学省 いじめ防止対策推進法（概要）”， https://www.
mext.go.jp/a_menu/shotou/seitoshidou/1337288.htm, (参照 202
3-02-15).
[5] Kim, J., Ho, T. D., Kim, J., et al.: Can Bullying Detection Systems
Help in School Violence Scenarios?: A Teachers' Perspective, In
Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors
in Computing Systems, pp.1-7(2020).
[6] Brahnam, S., Roberts, J.J., Nanni, L., et al.: Design of a bullying
detection/alert system for school-wide intervention, Proc. HumanComputer Interaction: Interaction Technologies, pp.695-705(2015).
[7] Ferdinando, H., Ye, L., Han, T., et al.: Violence detection from
ECG signals: a preliminary study, Journal of Pattern Recognition
Research, Vol.12, No.1, pp.7-18 (2017).
[8] Ye, L., Wang, P., Wang, L., et al.: A combined motion-audio school
bullying detection algorithm, International Journal of Pattern
Recognition and Artificial Intelligence, Vol.32, No.12, 1850046(2018).
[9] 入江正洋: 職場のパワーハラスメント：現状と対応，健康科
学，Vol.37， pp.23-35 (2015).
[10] 上野貴弘，大橋正良: 心拍情報に基づくいじめ検出手法の一検，情報処理学会研究報告，Vol.2022-HCI-199，No.25，pp.16 (2022).
[11] 上野貴弘，大橋正良: 心拍情報に基づくいじめ検出手法の一検，電子情報通信学会総合大会，H-2-3，2023 年 3 月（発表予定）.
[12] Baltatzis, V., Bintsi, K. M., Apostolidis, G. K., et al.: Bullying
incidences identification within an immersive environment using
HD EEG-based analysis: A Swarm Decomposition and Deep
Learning approach, Scientific reports, vol.7, pp.1-8(2017).

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan99[13] Minhad, K. N., Sawal, H. M. A, and Mamun, B. I. R.: Happyanger emotions classifications from electrocardiogram signal for
automobile driving safety and awareness, Journal of Transport &Health, Vol.7, pp. 75-89 (2017).
[14] Mavridou, I., Seiss, E., Kostoulas, T., Nduka, C., and BalaguerBallester, E.: Proceedings of the Workshop on Human-Habitat for
Health (H3), No.4, pp. 1-6 (2018).
[15] Park, C. Y., et al.: K-EmoCon, a multimodal sensor dataset forcontinuous emotion recognition in naturalistic conversations."
Scientific Data, Vol.7.1, No.293 (2020).
[16] Schmidt, P., Reiss, A., Dürichen, R, Laerhoven, K. V.: WearableBased Affect Recognition—A Review, Sensors. Vol.19, No.19, pp.
4079(2019).
[17] “厚生労働省 動画で学ぶハラスメント”， https://www.noharassment.mhlw.go.jp/movie, (参照 2023-02-15)

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

資源循環促進に向けた住民の行動変容
江島直也†1
日室聡仁†1
笹鹿祐司†1
NEC ソリューションイノベータ株式会社†1後藤晶†2
明治大学†2

ることで解決を図った．システム開発の際には，タブレッ

1. 背景

ト PC を使い慣れていない回収業者がシステムを利用する

近年，大量生産，大量消費，大量廃棄型社会から資源循ことを想定し，インターフェースを単純な設計にした．ま循環型社会への転換が求められている．宮城県南三陸町でた，ユーザーである作業員にシステムの使用感を確認しなは地域資源循環の取組として，可燃ごみ回収とは別に生ごがら開発を行った．システムの回収状況入力画面を図 2 にみを回収している．町内約 250 か所のごみ集積所に生ごみ示す．

回収用のバケツが常設されており，住民はいつでもバケツ

後者の問題に対しては，計測データに記録する内容を見に生ごみを捨てることができるようになっている，回収し直した．生ごみの回収量については，バケツ毎に 0(空)～た生ごみはバイオガス施設で電力や液肥に変換し地域内で5(超)の 6 段階とし，図 3 のような基準で記録することとし再利用している[1]．生ごみ回収の課題として，生ごみの回た．分別品質については，バケツ毎に混入した異物を記録

収量を増やすことと生ごみの中の異物を減らすことがある．

できるようにし，評価の際に異物無し 2 点・異物あり 1 点・

課題解決のためには住民のごみ分別行動を変容する必要が資源なし 0 点として扱った．

あり，筆者らは行動経済学や心理学の知見にもとづいて介入をデザイン，実験を通して効果を検証した．本稿ではこれまでに実施した実験とその結果，そこから得た学びについて報告する． 2 章では生ごみの回収状況を把握するために作成したシステムについて述べる．3 章では 1 つ目の実験である感謝をフィードバックすることで住民の向社会的行動を促す 2 つの実験について述べる．4 章では損失情報をフィードバックすることで住民の損失回避行動を促す 1 つの実験について述べる．

2. 生ごみ回収状況把握環境の整備
図 1 生ごみ回収データの集計結果(手動)施策の効果を検証するためには施策前後のデータ比較が必要となるが，生ごみ回収のデータ計測方法には 2 つの問題があった．
1 つは計測データがデジタル化されていない点である．
元々は資源回収業者が紙にデータを記録し，それを図 1 のように手動で集計していた．そのため，分析に手間がかかる状況であった．
もう 1 つは分析に必要なデータが不足している点である．
元々の生ごみ回収に関する計測データにはごみ集積所に生ごみが「ある／ない」の情報しか記録されていなかった．
また，分別品質に関しては，複数のバケツのうち１つでも異物が混入している場合にすべてのバケツに異物ありと記録されており，情報量が少なくなっていた．
前者の問題に対して，筆者らはタブレット PC を使いデジ
タルデータとして計測データを保存するシステムを開発す

図 2 生ごみ回収状況入力システム画面

Change of residents' behavior to promote resource circulation†1 NAOYA EJIMA, NEC Solution Innovators, Ltd†1AKIHITO HIMURO, NEC Solution Innovators, Ltd†1 YUJI SASAKA, NEC Solution Innovators, Ltd†2 AKIRA GOTO, Meiji Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan100

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図 4 集積所に掲示した感謝状

図 3 生ごみ回収量の記録基準

3. 施策１：感謝フィードバックによる施策
地域資源循環の取り組みにおける町民の行動は，一種の向社会的行動として理解できる．向社会的行動とは，社会のために無私の心で行う行為を指し，寄付やボランティア
活動を支える心性のひとつである．地域資源循環の取り組
みは金銭などの外的な報酬がなく，町民の地域をより良くしたいという善意によって成り立つ活動のため，筆者らは
向社会的行動であるととらえた．また，蔵永らの研究によ

図 5 看板を実際に設置している様子

ると，感謝を受取るなどの恩恵の受領評価が向社会的行動に影響を及ぼすことが示唆されている[2]．住民の分別行動

3.1.2 結果と考察に対して感謝をフィードバックすることで，生ごみ回収量

感謝状を掲示した 42 か所の集積所のうち，有効なデータや分別品質の向上に繋がるのではないかと考え，以下の実を取得することができた 31 か所を掲示群として分析した．

験を実施した[3][4]．

掲示群と非掲示群ごとに，掲示前後 1 ヵ月の生ごみ回収量の平均変化量を図 6 に，分別品質の平均変化量を図 7 に示

3.1 生ごみ集積所への感謝状の設置実験

す．生ごみ回収量・分別品質ともに，掲示群において非掲

3.1.1 実験内容

示群に対して向上が確認された．
t 検定による仮説検証では，感謝フィードバック前後の生ごみ回収量と分別品質の変分別品質にのみ有意差がみられた．集積所に感謝状を設置化を確認するために，ランダムに抽出したごみ集積所に図するという物理的制約のため，掲示群のサンプルサイズを4 の感謝状を貼り付けた看板を設置し，感謝を町民へフィー十分に確保できず，生ごみ回収量が有意に向上するというドバックした．看板には感謝状の他に，過去のごみ出し傾

証左までは得ることができなかったと考えられる．

向，ワンポイントアドバイスを記載した紙を張り付けて設置した．1 週間あたり 6 か所に感謝状を掲示し 7 週間で計
42 か所の生ごみ集積所に掲示した．実際に看板を設置している様子を図 5 に示す．

図 6 掲示群と非掲示群の生ごみ回収量の変化量の比較ⓒ2023 Information Processing Society of Japan101

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図 7 掲示群と非掲示群の生ごみ分別品質の変化量の比較

図 9 介入群と待機群の異物混入率の変化量の比較

3.2 住民に対する感謝状の配布実験
3.2.1 実験内容
3.1.1 の感謝状設置の実験では，感謝状を設置した生ごみ集積所が 42 か所に対して，感謝状を設置しなかった生ごみ集積所が 219 か所と群分けのバランスが悪くなっていた．
また，感謝状を設置したタイミングが集積所ごとに異なってしまい，季節性の影響を受け正しく分析できない可能性があるという問題点があった．本実験では上記の問題を解
図 10 群別異物ごとの混入率推移

消するような実験設計として，感謝状を南三陸町の広報誌に挟み配布した．全 251 か所の集積所のうち，125 か所の集積所を利用する住民に感謝状を配布した．

4. 施策 2：損失情報フィードバックによる施策

3.2.2 結果と考察
感謝状を配布した住民が利用する 125 か所の集積所のうち，行動経済学で近年盛んに研究されているプロスペクト理

有効なデータを取得することができた 124 か所を介入群，論では，損失回避性というものがある．これは，人は利益感謝状を配布していない住民が利用する 126 か所の集積所を得るときよりも損をするときの方がより感情的に反応し，のうち有効なデータを取得することができた 122 か所を待その結果，人は損失を回避するような行動を取るというも機群として分析を行った．介入群と待機群ごとに，介入群のである[5]．

に感謝状を配布した前後一ヵ月の生ごみ回収量の変化量を

生ごみを分別せず可燃ごみとして廃棄することによる損図 8 に，異物混入率の変化量を図 9 に示す．生ごみ回収量

失の情報をフィードバックすることで，損失回避行動を促

は介入群の方が増加していたが異物混入率は介入群の方がし，生ごみ回収量の増加に繋がるのではないかと考え，以悪化していた．t 検定による仮説検証では，異物混入率にの下の実験を実施した．

み有意差がみられた．感謝状を広報誌に挟み配布したことによる，ごみの分別行動の促進は見られなかった．実験前

4.1 可燃ごみ袋売り場へのポスター掲示実験に群ごとに回収傾向に大きな差がないことを確認していた

4.1.1 実験内容

が，群ごとに異物の種類ごとの混入率を確認したところ，

南三陸町には可燃ごみ処理施設がなく，隣町である気仙

介入群の方が待機群と比べ月ごとの値のブレが大きかった．

沼市に年間 4,200 万円を支払い処理している．4,200 万円の

この偏りが影響して介入群の異物混入率が悪化したように損失を町が負担しているということを記載したポスターを見えた可能性が考えられる．

デザインし，住民に提示することで損失回避行動を促した．
また，ポスターには生ごみ回収に協力することで可燃ごみ量が減少し，焼却費や CO2 の排出量が削減できることを記載した．生ごみ回収という具体的な行動を記載することで，情報を受け取った人が行動に移しやすくする狙いがある．
町内で可燃ごみ袋を販売している 20 店舗のうち，11 店舗の可燃ごみ袋を販売している棚にこのポスターを掲示した[6]．
可燃ごみ袋売り場に掲示することで，住民がごみについて考えているタイミングで損失の情報を伝えることができるようにした．掲示したポスターを図 11 に示す．

図 8 介入群と待機群の生ごみ回収量の変化量の比較ⓒ2023 Information Processing Society of Japan102

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

生ごみ集積所に感謝状を掲示することにより住民に感謝をフィードバックし，生ごみ分別行動を促す実験では回収
量，分別品質ともに感謝状を設置した集積所の方が向上し分別品質は有意差がみられた．
感謝状を広報誌に挟み配布することで感謝をフィードバ
ックし，生ごみ分別行動を促す実験では，回収量は感謝状を配布した住民が利用する集積所の方が向上していたが異物混入率は悪化しており有意差がみられた．
南三陸町の焼却費を記載したポスターをデザインし可燃
ごみ袋売り場に掲示することで，損失回避として生ごみ分
別行動を促す実験では，ポスター掲示によって生ごみ回収量が予測値より約 14.68%高くなった．

図 11 掲示したポスター
4.1.2 結果と考察

これらの結果から，生ごみ分別という行動に対して，行

スーパーマーケット等でポスターを見た住民がどの集積

動経済学や心理学の手法を用いてポジティブに変容できる所を利用しているかを特定することができないため，本実可能性が示されたが，一方で情報の提示方法次第で効果に

験では 3.1.2 や 3.2.2 のように介入群と非介入群を比較し効差があることが認められた．一定の効果が確認されたケー果を確認することができなかった．そのため，過去の生ご

スはごみ捨てや買い物など既存の行動の導線上に情報を掲

み回収量からポスター掲示後の生ごみ回収量を予測し，そ示し，かつ繰り返し接触する機会が提供できており，介入の値と実際に回収された生ごみ量を比較することでポスタをデザインする上で重要な要素であると考えられる．実際

ー掲示による介入効果を確認した．予測には時系列因果推の運用においては利用できるメディアの制約など，必ずし論フレームワークである CausalImpact[7]を利用し，2016 年

も効果的な導線上に介入を設計できないことも考えられ，から 2020 年の生ごみ回収量を学習データとして本実験を実

そのような場合には感性に訴えかけるレイアウトを検討す施した 2021 年の生ごみ回収量を予測した．予測値と実際のるなどの工夫が必要だろう．

回収量を比較した結果を図 12 に示す．ポスターを掲示した
37 週目以前は予測値と実際の回収量が同じような値となっ

参考文献ているが，ポスター掲示以降 12 週間は実際の回収量が予測[1] アミタホールディングス株式会社:南三陸 BIO(ビオ)|資源循環の基盤づくり事例,https://www.aise.jp/case/circulation/minamisanriku_bio.html(参照2023-02-13)[2] 蔵永瞳,樋口匡貴:感謝生起状況における状況評価と感情体験が対人行動に及ぼす影響,心理学研究 84.4(2013):376-385[3] 日室聡仁,笹鹿祐司,福井知宏,河又恒久:資源回収状況のデジタル化および感謝フィードバックによって向社会的行動が促進されることの検証,情報処理学会第 81 回全国大会 2K-03(2019)[4] 日室聡仁,笹鹿祐司,江島直也,福井知宏,後藤晶: IT を活用した感謝フィードバックによる資源循環促進の検証,情報処理学会全国大会第 82 回全国大会 4G-05(2020)[5] Kahneman, Daniel, and Amos Tversky. "Prospect Theory: An
Analysis of Decision under Risk.",Econometrica 47.2 (1979):
263-292.
[6] 行動経済学会第 16 回大会ベストナッジ賞コンテスト
http://www.abef.jp/conf/2022/common/doc/program_best-nudge.pdf(参照 2023-02-17)[7] KAY H. BRODERSEN, FABIAN GALLUSSER, JIM KOEHLER,NICOLAS REMY AND STEVEN L. SCOTT: INFERRING
CAUSAL IMPACT USING BAYESIAN STRUCTURAL
TIME-SERIES MODELS, The Annals of Applied Statistics 2015, Vol.
9, No. 1, 247–274

値より 14.68%高くなっていた．この結果から，ポスター掲
示による住民への損失回避行動の促進には一定の効果があったと考えられる．理由としては，損失額を見せることで住民の損失回避行動の促進に繋がったことや，ごみ袋売り
場にポスターを掲示したことで住民がごみのことを考えているタイミングでの介入となり行動変容に繋がった可能性が考えられる．

図 12 生ごみ回収量と予測値

5. まとめ本研究では，宮城県南三陸町で取り組んでいる生ごみ回
収における，回収量の増加と分別品質の向上という 2 つの課題について行動経済学や心理学の手法を用いて 3 つの実
験を実施した．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan103

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

健康メディアデザインによる大学生の生活習慣の改善と集中力の向上
千種 康民 1

保坂 浩太郎 1

熊谷 華菜 1

落合 育海 1

今野 駿太 1

概要：本報告は筆者らが 2015 年から発案して実践してきた健康メディアデザインに基づく成果をまとめたものである。メディア学部の多くの大学生は生活スタイルが夜型でかつ PC 作業やゲームなど液晶ディスプレイの使用時間が長く、朝食欠食も運動不足も長時間デスクワークも多い傾向にあり、結果として日中に実施される授業や学修に深刻な悪影響をもたらしていた。これらを踏まえて、最初は学生本人の睡眠不足や眼精疲労など健康状態を低下させている要因分析を行ない、悪影響への寄与の高い、あるいは現状の早急な改善が必要であるなどの改善対象となる
健康テーマを決定する(PLAN)。そして健康テーマに関連すると考えられる行動や健康状態を学生本人が記録し、現状分析から改善に至るための有効な対策を必要最小限だけ実施し(DO)、その経過観察をデータサイエンス的な視点から可視化と分析し(CHECK)、改善手法の追加・変更(ACTION)という、健康 PDCA サイクル着想して実践し有効な結果を残してきた。これらの活動を卒業研究として位置づけるため、前述の過程を基に自身の健康テーマ改善に役立つ健康アプリをデザインすることも併行して実施し、情報系への就職活動に役立ててきた。本報告ではそれらの成果を報告する。
キーワード：健康メディアデザイン、健康 PDCA サイクル、健康アプリ，低負担な改善手法，睡眠改善，集中力向上Improving lifestyle-Habits of Students
by Health Media Design Method
YASUTAMI CHIGUSA1 KOTAROUH HOSAKA1
HANA KUMAGAYA1 IKUMI OCHIAI1 SHUNTA KONNO1
Abstract: This report summarizes the results based on the health media design that the authors have proposed and practiced
since 2015. Many university students in the Faculty of Media Studies have a night-time lifestyle and spend a lot of time using
liquid crystal displays such as PC work and games, and tend to skip breakfast, lack exercise, and work at a desk for long periodsof time. It had a serious negative impact on teaching and learning. Based on these, we will first analyze the factors that are
deteriorating the student's health condition, such as lack of sleep and eye strain. Decide on a health theme (PLAN). Students
themselves record behaviors and health conditions that are considered to be related to health themes, analyze the current
situation, implement the minimum necessary effective measures for improvement (DO), and observe the progress from theperspective of data science. We have visualized and analyzed (CHECK), added and changed improvement methods (ACTION),
conceived and practiced the health PDCA cycle, and left effective results. In order to connect these activities to graduation
research, based on the above-mentioned process, I also designed a health app that would help me improve my health theme,
which has been useful for my job hunting in the information field. This report reports those results.

りその成果を発表してきた[1]-[9]。

1. 健康メディアデザインとは
研究者らは、2014 年に研究室に配属になった大学生の１名との対話の中で「卒業研究に必要なプログラミングに取り組みたいけれど、日中が眠くてほとんどプログラミン
グが学修できない」という発言を発端として、人間の生活習慣の状況を「健康メディア」ととらえ、人間ひとりひとりの生活習慣の乱れ等の正常化や改善を目的とする方法論
を「健康メディアデザイン」と定義し、その改善プロセス
を「健康 PDCA サイクル」と呼び、週１回の授業やゼミにおいて、記録⇒分析⇒報告⇒議論⇒次週対策の策定、を毎週の授業時に実施するスタイルを確立し、対外発表によ
1 東京工科大学メディア学部
Tokyo University of Technology, Faculty of Media Science

図１ 2018 年卒研生の 3 年次の前期から後期の GPA の変化ⓒ2023 Information Processing Society of Japan104

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
した。改善が好ましい学生はアラーム無しでの自然な目覚2015 年から 2022 年度の現在まで、実施した授業科目は、

めの起床回数を記録した場合もあった。
さらに学生たちとの対話を踏まえて、睡眠に影響のある項目も随時増やしていった。入床前の環境づくりとして、
歩数、入浴時間や入浴後から就床までの時間、入床前のス
マホや PC 作業の終了時刻、起床後の活動状態として、二度寝時間、朝食摂取の有無、午前中の集中の度合い、午後の集中の度合い、夕食後の集中の度合い、なども随時記録していった。さらに実施する対策として、学生が記録してきた状況や実施した対策の効果を確認しながら、睡眠状況を改善する手法を学生とともに調査しながら、学生当人に適していると思われる手法を実践していった。
この時点で、従来 11 時前後に起床していた学生が、スタート時に 8 時～9 時起床と急激な変化のある行動を設定

図２ 2019 年卒研生の 3 年次の前期から後期の GPA の変化

した場合に、適応できる学生と適応できない学生の差が生じた。これは適応力の高い学生、自律心の強い学生とそう卒研関連が半期×3 科目（卒研生：5～14 名）、プロジェクト

でない学生の差と考えられるが、実際に急激な変化は人体演習関連（履修生：3～8 名）が半期×2 科目、プレミアムへの負荷が大きく、急激なダイエットはリバウンドするケ

科目（履修生 3 名前後）、大学院の特論(履修生：約 20 名)ースが多いなど、決して好ましい状況に至らないことも明が四半期×1 科目、であり、大多数が一定の成果を得てきらかである。

た。総数 126 名の 3 分の 2 程度 95 名の健康改善テーマが2015 年から 2 年間でこの人体の適応力を考慮した健康「睡眠改善」であり、これに関しては 50%以上が下記のPDCA サイクル(図３)の基本原則を以下のように設定した。

KPI(Key Performance Indicator)が 3 項目以上改善し、90％

1.

健康 PDCA サイクルは 1 週間 1 サイクル、半期で2.

１～4 週間後に改善意欲の強い健康テーマを選定し、以上が 1 項目以上改善した。KPI として、①入眠時間短縮、②2 度寝時間の短縮、③睡眠時間の増加、④朝食摂取率の15 サイクル前後である。

上昇、⑤午前中の集中度の改善、⑥午後の集中度の改善、その目標設定をし、記録する項目は必要最小限かを使用した。卒業研究生においては⑦GPA の 0.2 ポイント

らスタートする。
3.

以上上昇も使用した。

様々な記録は、自動記録可能なスマートウォッチや

図１に示す 2018 年に 3 年後期から配属された卒研生 13

睡眠記録アプリなどを積極利用し、途中から様々名の健康テーマは 13 名中 12 名が睡眠改善であり、配属さな記録が簡便にできる記録アプリを使用し、正確れてから半年後の GPA は平均 0.28 ポイントの上昇を示し性と網羅性を担保する。

ている。図２に示す 2019 年の卒研生 5 名は全員の健康テ

4.

新たに導入する対策は週 1 回の授業中に、最も効果

ーマが睡眠改善であり、同じ半年後の GPA は平均 0.9 ポが期待できる、あるいは、もっとも導入が容易な

イントの大幅上昇を示している。

対策の複数の中から学生本人がその選択理由とと学年全体の GPA の変化と比べて優位であることの確認

もに 1 つを選択し、その効果測定が可能な KPI をが必要であるが、GPA が一定以上上昇した学生に関して設定し、導入を決定し実施する。
5.

は、健康メディアデザインの方法論の確立や少人数教育の新たに導入した対策の効果が確認できない場合でも効果などの影響のほか、睡眠改善により日中の授業におけ

１，２週間は経過観察する。3 週以上経過して効る集中力が改善され、授業中の学修がスムーズであったこ

果が確認できない場合は、対策を停止し、他の対となどが考えられる。

策を１つだけ選択する。
6.

2. 健康 PDCA サイクルとその基本原則

週 1 回の授業前に、学生は各自の記録をまとめ分析
し、その分析内容を報告できるようにしておく。

最初の 1 年間を経過し、この２年間の健康 PDCA サイ

7.

授業中は学生ひとり一人が 1 週間の記録とその分クルで実施した記録は、日々の睡眠についての諸情報の記

析結果を報告し、教員および他学生と議論を行な録を行なった。ベッドや布団に入る時刻である入床時刻、

い、その後、次週の対策について検討する。

入床してから入眠するまでの入眠時間、朝起きる起床時刻、

8. 多少の体調不良でも自宅から参加でき、オンライン

一旦起きてから完全に起床するまでの二度寝時間、を記録で習熟した zoom のチャットを用いて、他学生からのリアクションを得るとともに時短を図る。
以上の基本原則に則り、事前に提供するテンプレートとしⓒ2023 Information Processing Society of Japan105

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportての“行動記録シート”に毎日の状況や対策などを必要

社会人の生活スタイルから派生する「平日」＋「起床時刻」

最小限の項目のみ記録することからスタートする。

＋「7 時以前」であるが、いきなり来週からの目標が 7 時
起床では、持続する前に破綻する可能性が高い。したがって、スタート時の現状が「平日」＋「起床時刻」＋「10時以前」であるなら、１～4 週間後の目標設定を例えば「平日」＋「起床時刻」＋「9 時半以前」と緩めにであるが平日 5 日間と設定する。実現が困難であった場合は「平日」を「平日の 3 日以上」とより緩い目標設定にする場合もある。この目標設定が安定して達成された場合の次の目
標設定は「9 時以前」とするのでなく、「平日」を「毎日」と変更し、毎朝の起床時刻を揃えて、人体の 24 時間時計の働きを有効活用する方向に誘導していく。

(a)１週間の健康 PDCA サイクル

他にも多様な問題がある可能性があるが、起床時刻に問題がある場合は、就床時刻や入眠時間にも問題がある場合が多いため、起床時刻だけを早期化しても、睡眠時間が短縮して悪化するケースもあり、そのままだと破綻してしまう。その場合は、一定以上の睡眠時間を確保するために、
就床時刻あるいは入眠時間の改善余地の多い、あるいは改善可能性が高い項目を選定し、少しだけ改善された起床時
刻を固定したまま、どちらかの項目を改善するための健康
PDCA サイクルを実施する。前述の取り組みをしても、一定以上の睡眠時間が確保できない場合は、昼食後の眠気が深刻な場合が多く、午後の授業に対する集中度が著しく悪化するため、対症療法として、昼食後に 20 から 30 分の仮眠を取り入れるケースもある。
以上のように起床時刻、就床時刻、入眠時間、睡眠時
間、二度寝、昼食後の眠気、など睡眠問題に関しては多種(b)繰り返し実施する健康 PDCA サイクル
図３

多様で実績のある対策が多く蓄積されてきた。眼精疲労や健康 PDCA サイクル

朝食欠食に対する実績も地道に蓄積されてきている。
KPI は「」当面の起床時刻など、とすることになるが、通常の一般企業などで実施される業務改善などの PDCA

１～4 週間後の目標値は本人の現状と目標から換算するにサイクルは、長い一定の期間をかけて改善量が数 10％ととって到達可能大幅な改善を目標設定し、失敗が許されなく厳格かつ多面数年間の実績により、事前に学生に提供する健康テ

的に同時進行させていく行動計画が設定される。それをそーマのテンプレートは、適用人数の多いものから、”睡のまま人間の生活スタイルに適用すると人体への負荷が過眠”、 ”朝食欠食”、 ”眼精疲労”、 ”首コリ・肩こり”、 ”

大になる可能性が高く、より多くの学生が適応不可能とな運動不足”、 ”ストレス”、 ”集中力”、である。コロナ禍

ってしまうため、業務改善的な PDCA サイクルのアプロの影響もあるが、ディスプレイ作業の多いメディア学

ーチは必ずしも適さない。

部ならではの傾向があるともいえる。

改善目標は容易に到達できるレベルより少しだけ上の3. 反転授業としての健康メディアデザイン

位置を設定する。健康 PDCA サイクルは、毎週 1 サイク

能動的学修が期待される、グループワークなどを取りル、設定する対策とその効果測定のための KPI は 1 つも入れたアクティブラーニングと自宅での学修を組み合わせ

しくはごく少数としている。
そして実績の改善量は必ずしもプラスでなくてもよく、

た反転授業では、学修者（ここでは大学生）が受け身では

例えば、風邪を引いたとか、冬休みに生活習慣が乱れて、なく、自ら能動的に学びに向かうよう設計された教授・学改善した状態が悪化する場合など、改善しないケースも習法により学修をしていくことにより学習効果を高めてい

多々ありとして許容している。

る。学修者の認知的、倫理的、社会的能力、教養、知識、経験といった能力を育むことが期待されている。

例えば、起床時刻を早めるという健康テーマを設定し図４に示す 7 階層のラーニングピラミッド[9]において、た場合の最終的な目標は、例えば通常の社会人が通勤時間

従来の講義スタイルの学修定着率は 5%と言われており、

1 時間かけて 9 時から 18 時まで勤務するような一般的なⓒ2023 Information Processing Society of Japan106

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
読書や視聴覚資料を用いた授業では学修定着率が 20%ま論などから受けるインタラクションは、第３層の可視化さで上昇する。さらに実習的なデモンストレーションにより、れたデータについての第１層の解説、それらを聞いた上での第５層の発表学生へのコメント、コメントは場合によっては発表学生へのアドバイスという第７層の教授、も発生する場合がある。
図５(c)の発表準備において、自分自身の７日分の行動
記録において第６層の効果実感を得て、第３層の直前のデータ可視化と、その分析結果に関する第２層の調査が必要となり、第４層のレポート作成と第５層の考察により発表
準備を実施する。

図４ 反転授業におけるラーニングピラミッドと学修定着率

１コマの授業においては、全受講生数の発表があり、学生は１回の発表学生と、受講生数－１の回数の他学生を演じることになる。これらにより全学生の多様な健康テー
マに関する情報も多様に共有され、学生の知識の獲得にも該当テーマだけに関わらず多種多様な効果が得られる。

4. ケーススタディ
4.1 夜型生活から朝型生活化による集中力改善例[5]2020 年前期のプレミアム科目履修学生が夜型生活であ(a) 健康メディアデザイン授業中（発表学生）

り、夜間のながら作業による作業効率悪化と、その影響で入眠時間が 2020 年 5 月の段階で、平均睡眠時間 5 時間、平均入眠時間 60 分という睡眠不足問題があった。
5 月から当面は、入眠時間 60 分の短縮と、就床時刻の早期化、定刻 8:30 の起床時刻化により 6 時間以上の睡眠時間の確保を当面の目標と設定した。約 1 か月後には就床時刻の早期化と定刻起床が安定的に実現でき、6 時間半以上の睡眠時間および午前中 3 時間半が確保できた。その後、(b) 健康メディアデザイン授業中（他学生）

夜間にながら作業で作業効率が悪化していた創造的作業を安定的に確保できた午前中の 3 時間半内へシフトした。
6 月の中盤からは、苦手科目のだらだら作業の時短をポ
モドーロ法により試行した。並行して前述の夜間作業の午前中への移行と、定刻 8:00 のより早期の起床時刻により、
午前中の作業時間が 30 分増え 4 時間が確保でき、入眠時間の短縮にも効果が出始め 30 分程度まで改善できた。これらにより時短できた余剰時間は半分程度を睡眠時間に組(c) 予習中（発表準備）

み入れて増やし、さらに午前中作業も増やし、日中気分と図５ 健康メディアデザインの授業中と授業外

集中力の向上に成功した。余剰した自由時間も確保できた。

学修定着率は 30％まで上昇すると言われている[9]。またラーニングピラミッドの第 5 層から第 7 層に該当するアクティブラーニングの実施法と第 1 層から第 3 層に該当する事
前予習法との適合性に応じて差異が生じることになる[10]。
一方、１週間ごとの健康メディアデザインの授業において、図５(a)に示す発表学生と教師のインタラクションは、
アクティブラーニングとして、第 5 層の教師との討論を中心に、第４層の可視化された自身の記録データ分析に基づくデモンストレーション発表と１週間記録された第６層の効果実感を体験している。
また、図５(b)に示す、他学生が発表学生や教師との討ⓒ2023 Information Processing Society of Japan107

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report(b)早寝と充実度の関係
図７早寝と早起きの効果測定
4.3 入眠時間短縮に効果的なルーチン
2022 年後期のプレミアム科目の履修生が時々60 分を超える入眠時間があり、翌朝に悪影響があり問題であった。
この現状に対して、10/13～1/11 まで入眠時間と対策を記録した。①就床 60 分前にスマホ利用を停止、などを実践し、現在は安定的に 10～20 分程度に安定している。
図８

様々なルーチンを取り入れた入眠時間の改善

4.4 ストレスコーピングによる大学生活の充実化
2022 年後期のプレミアム科目の履修生が、苦手科目によりモチベーション(気分)が低下している問題を改善する
ためにストレスコーピングを用いて対策した。図 9 に示す
図６

作業の朝型化と入眠時間の短縮による効果

ように、開始前の気分は最悪であったがストレスコーピン

4.2 早寝・早起きの効果測定（充実度として）グを開始してから着実に効果が表れ、ジム利用開始なども2022 年後期のプレミアム科目の履修生が朝活を実践し、効果がみられて、後半には、通常以上に改善できた。

その充実度を観測した。6 時くらいに起床する学生であったが、5 時半～6 時半の早起きをすると午前中の予定が順調にはかどるため、1 日の充実度が高くなった。また 23 時前
後に就寝すると翌日の充実度が高くなった。これは 23 時
前後の就寝により、早朝起床になるためと推察される。

(a)改善の過程(1 週ごとのサンプル)(a)早起きと充実度の関係(b)ストレスコーピングリストと効果のある対策
図９

ストレスコーピングによる苦手科目の克服

4.5 作業開始前のリズムゲームによる集中力向上法
卒業研究生が、昼食後の眠気のために午後の集中力が低下する問題があり、その問題解決のための対症療法として、本人が好んでいるリズムゲームにより短期的に集中力向上効果を確認した。
ⓒ2023 Information Processing Society of Japan108

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
実験では、効果確認のために、四則演算計算をするア

インによる学生個人の健康改善の効果を確認できた。非常

プリを使用して、一定の問題数を解く計算時間を測定した。

に興味深い結果が観測できた場合が多々あるが、エビデン

計算時間が短いほど、計算間違いが少ないほど集中力が高スと言える統計結果は得られていないため、今後の追実験

いと仮定する。

が必要である。

測定実験では、リズムゲームをしない場合、リズムゲ

最後に今回、個別にピックアップして報告した事例でームのジャンルを分類し、好き－好きでない、ゆったり－

は、すべてのケースにおいて、実験で得られた成果・知見

激しい、の 2x2 の 4 パターンの曲群に分類して、リズムゲをアプリ化またはポスター化することにより、自分自身がームの前後に計算アプリでその瞬間の集中力を測定するこ取り組んだ健康テーマの改善の成果を活かし、本人のポー
トフォリオの充実に役立てており、より達成感の得られた課題設定であったとの感想を得た。

参考文献[1] 千種他,"健康意識の改善を促進するストレス度のチェッ
クテストと可視化法 : メディアと健康における可視化の取り組み",信学技報 115(479), p.81-85 (2016).
[2] 千種, 山崎,"PDCA サイクルに基づく健康メディアに対するセルフケア法の提案", vol.116, no.EMM-501, pp.67-71(2017).
[3] 千種,呉,"健康メディアにおける集中力をはじめとしたセルフケアの分析と改善アプリの開発",信学技報 IE2017-139,
pp.123-127,(2018).
[4] 佐藤, 千種, "環境音と音楽をポモドーロテクニックに適用した集中力向上法", 映像情報メディア学会, 映像情報メディア学会技術報告,ITE-42(34), pp.13-17(2018)[5] 千種, 井上,"健康メディアデザインに基づく座位姿勢の悪化要
因分析と改善法に関する研究",FIT2019, vol.4 pp.О-036-037(2019).
[6] 小林, 千種,"健康メディアデザインによる睡眠力と集中力の改
善",大学コンソーシアム八王子講演予稿集, pp.122-123 (2020).
[7] 矢野, 千種,"健康メディアデザインに基づく集中力向上を目指した新しいポモドーロ法",情処大会第 84 回全国大会講演論
文集,vol.1,pp.69-70 (2022).
[8] 井上, 千種,"健康 PDCA サイクルにより運動不足解消と免疫力改善を両立する運動力向上支援アプリの開発", 情処大会第84 回全国大会講演論文集,vol.1, pp.107-108 (2022).
[9] 千種, 黄,"健康メディアデザインに基づく夜勤アルバイト学生のための日勤夜勤混合タイムスケジュール法の一提案",信学
技報 vol.ET-212, ET2022-28, pp.39-42(ET)(2022).
[10] 安達 一寿,"ブレンディッドラーニングでの学習活動の類型化に関する分析",日本教育工学会論文誌,vol.31,no.1, p.29-40(2007).
[11] 三保 紀裕, 本田 周二, 森 朋子, 溝上 慎一,"反転授業における予習の仕方とアクティブラーニングの関連",日本教育工学会
論文誌, vol.40, p.161-164 (2016).

とにより、リズムゲームの効果を測定した。

(a) 曲の分類によるリズムゲームの集中力向上効果(b) 時間経過後の集中力向上の持続性
図 10

作業前のリズムゲームによる集中力向上効果

図 10(a)に、リズムゲーム無し、4 つのジャンルの曲群
ごとのリズムゲームの直前(左側)と直後(右側)の計算時間をグラフにしている。全体として、リズムゲームを実施す
ると集中力が平均 11%向上している。曲群の違いによる有意な差はみられなかったが、リズムゲームのプレイした
場合は総じて集中力が向上した。
また図 10(b)にリズムゲーム実施の直前、直後、30 分後、
60 分後、の集中力を計測した。直後から 30 分後にかけて
いったん集中力が向上した。直前から 1 時間後までの遷移に違いがみられたが有意な差は見られなかった。

5. まとめと今後の課題
本報告では、これまで実施してきた健康メディアデザⓒ2023 Information Processing Society of Japan109

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

地磁気センサと BLE ビーコンを用いた低コスト屋内混雑度推定シス
友浦一樹 †1
立命館大学

テム

情報理工学研究科†1

吉田政望 †2立命館大学

1. はじめに

情報理工学研究科†2

野口拓 †3立命館大学

情報理工学部 †3

2. 屋内端末位置推定技術

近年，コロナ禍の影響により，感染症対策の観点からユー

ザと商業施設の両方から混雑度推定の需要が増している．
混雑度推定とは，一定空間内の群衆密度を推定することである．例えば，ショッピングモールを任意のエリアに分割

2.1. 地磁気測位

地磁気とは，地球の磁場のことであり，屋内では地球の磁場の影響だけでなく，建物の鉄筋などの金属が地磁気に影響を与える．そのため，位置によって磁気の特徴が異なし，エリア別の混雑度推定ができると 3 密（密閉，密集，密る．地磁気測位は，前述のように位置によってわずかに違接）の回避ができ，感染症対策に活用できる．

いのある地磁気を収集し，大きさと方向を位置ごとにデー

混 雑 度 推 定 に は 様 々 な 手 法 が 存 在 す る ．特 に GPS

タベースに保存する．地磁気センサは，x，y の 2 軸または，（Global Positioning System）で得られる位置情報を利用しx，y ，z の 3 軸のタイプがあり，それぞれの方向の磁力の値

た混雑度推定は手軽でかつ正確に混雑度推定が可能であるを取得する．地磁気測位は，事前に収集されてデータベース

が，屋内や地下では衛星からの電波が十分に届かず，機能しに登録されている地磁気とスマートフォン等が搭載していない．そのため，屋内ではカメラや Wi-Fi，Bluetooh 等をる地磁気センサが収集した地磁気の特徴を用いてマッチン用いたものが主流となっている．しかし，カメラや Wi-Fi

等を利用するとコストが高くなる傾向がある．

そこで本稿では，安価な BLE（Bluetooth Low Energy）

ビーコンとスマートフォンに標準搭載されている地磁気センサを用いて既存システムと比較して低コストな屋内混雑グを行い，その合致度合によって位置を推定する．マッチ

ングは機械学習を用いて行う．スマートフォンを用いた地磁気測位の既存研究 [1] では，各場所の地磁気の特徴のみではなく，ユーザが通過した経路の一連の磁気特性を特徴として利用する．まず，ビル内を一定の速度で歩行し，データ

度推定システムを提案する．本提案システムは，屋内を任を収集する．この経路で得たデータと事前に収集したデー

意の数にエリア分割し，エリアごとの人数を把握すること

タを機械学習を用いてマッチングを行い，ユーザの経路をで混雑度推定を行う．この手法では，エリアの境界をまた推定する．この手法は実験場が細い廊下のみであり，広いぐユーザの移動に着目し，BLE ビーコンの配置と地磁気のエリアで測位した際に精度が低下すると考えられる．

収集場所を限定することで，既存システムと比較して導入コストを削減している．

2.2. Bluetooth を用いた位置推定

ついて，実証実験を行い BLE のみを用いたシステムとの比2.2.1

本提案システムの有効性を示すために，エリア推定精度に較を行う．続いて，コスト削減効果を検証するため，実在する大規模商業施設におけるデータ収集コストの評価を行う．

Bluetooth を用いた位置測位

Bluettoth を用いた位置測位は，固定された Bluetooth

ビーコンとスマートフォンが通信を行うときに確認できる

RSSI（Received Signal Strength Indicator）を用いてユーザの位置を推定する手法である．

RSSI とは，Bluetooth や Wi-Fi などの無線通信機器が受信する信号の強度を示す指標である．RSSI は数値が大きいほど信号強度が強く，無線通信機器同士の距離が近いほど大きくなる．この関係を式 1 に示す．R は RSSI（受信信号強Low-cost Indoor Congestion Estimation System Using Geomagnetic Sensors and BLE Beacons
†1
†2
†3

度）
，T は送信出力，D は発信機と受信機の距離を表す．図 1

は式 1 をグラフにしたものである．図 1 では T を − 4dBm

KAZUKI TOMOURA, Ritsumeikan University Graduate
School of Information Science and Engineering
MASAMI YOSHIDA, Ritsumeikan University Graduate
School of Information Science and Engineering
TAKU NOGUCHI, Ritsumeikan University College of Information Science and Engineering© 2022 Information Processing Society of Japanに設定している．R と T が分かれば，式 1 を用いて距離 Dが推定できる．

110情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

R = T − log10 D

ビーコンの設置場所と地磁気を収集するエリアを限定することで，既存システムと比較して BLE ビーコンの設置数を(1)減らし，任意のエリアごとの混雑度を推定できる．

3.2. システム構成

本提案システムの構成図を図 2 に示す．まず，ユーザはスマートフォンに搭載されている地磁気センサと BLE 機能を用いて地磁気データと RSSI を収集し，サーバへ送信す

図1

る．サーバは，スマートフォンから受信したデータが事前

RSSI の距離特性にデータを収集し作成したデータセットとの類似度を機械

学習を用いて算出し，比較することでユーザの位置を推定

3 つ以上のビーコンを利用し，それぞれのビーコンからし，推定した位置情報を元に混雑度を推定する．

ユーザの距離が推定できると，それらの情報を元にユーザの位置を 1 つに推定できる．このような手法を 3 点測位と呼ぶ．自由空間においては，RSSI は距離と反比例して小さくなるため，距離の測定が簡単に行えるが，実際の空間では
地面や壁などによる反射波の影響や障害物による電波の減衰など様々な要因によって，距離と RSSI が反比例しない場

合がある．そのため，事前に RSSI を収集し，地磁気測位と

図2

同様に，各場所で収集された RSSI をデータベースに記録する必要がある．また，この手法では，位置測位を行うすべての場所において複数のビーコンからの電波が届くように

3.3. 混雑度推定システム

ビーコンを配置する必要がある．

2.2.2

本提案システムの構成

BLE ビーコンを用いた混雑度推定システム

3.3.1

推定手法の概要

本提案システムは，導入コストを削減するために屋内を既存研究 [2] では，複数の BLE ビーコンを用いて大規模任意の数のエリアに分割し，そのエリアの境界にのみ BLE

イベント会場での混雑度を推定している．BLE ビーコンは安価かつ通信時の消費電力も少ない．この研究では，BLE

ビーコンを設置し，境界内でのみ地磁気の事前収集を行う．

ンからビーコンの電波受信情報を収集することでビーコン設置する．境界とエリアはそれぞれ番号ラベルを付与し，管BLE ビーコンは 1 つで境界を 1 つ以上カバーできるようにビーコンを会場内に複数配置し，各ユーザのスマートフォ

理する．例を図 3 に示す．提案システムは，ユーザの所在

周辺にいるユーザ数を把握している．しかし，既存のビーエリアを推定し，エリア内のユーザ数を把握することでエコンを用いた手法では，位置測位と同様に混雑度を推定しリア別の混雑度推定を行う．ユーザの所在エリアは，ユー

たい範囲すべてをカバーできるようにビーコンを配置する

ザのスマートフォンから収集された地磁気と RSSI のデー必要がある．そのため，建物や施設が大きくなればなるほ

タを用いて推定する．エリアを推定するためにユーザの境

どコストが増加する．

界通過を検知する．まず，BLE ビーコンの電波範囲内で取得した地磁気と RSSI を用いてユーザの現在地がエリアの

3. 地磁気と受信信号強度を用いた低コスト屋内

境界内か境界外なのかを推定する．ユーザの現在地が境界

混雑度推定システム内であれば，機械学習を用いてユーザの所在エリアを推定する．また，ユーザの現在地が境界外であれば，推定の履歴

3.1. 概要から境界内で最後に推定されたエリアをユーザの所在エリ

広い範囲をカバーできる屋内混雑度推定は，Wi-Fi や

アとする．

Bluetooth など，システムの導入の際に，既存インフラや新混雑度推定までの手順を以下に示す．

たな機器の設置が必要である．しかし，広大な範囲を電波でカバーする必要があることから，必要な機器数も膨大と1.

なり導入コストが高くなる傾向がある．そのため，既存シ

ステムと比較して導入コストの低いシステムの需要が増している．本稿では，地磁気センサと BLE ビーコンを用いた

2.

混雑度推定システムを提案する．本提案システムは，BLE© 2022 Information Processing Society of Japan111

事前に各境界に，境界全体をカバーできるように

BLE ビーコンを設置する．地磁気センサを用いて境界内の地磁気を収集する．

境界ごとに収集した地磁気データをデータセットにする．

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図3

3.
4.

5.

図4

BLE ビーコンの配置例

3.3.3

ユーザはスマートフォンを用いて地磁気と RSSI を習用のデータセットを作成する．データセット作成の手順を以下に示す．

サーバは，スマートフォンから受信したデータとデー

タセットを用いて機械学習を行い，ユーザの所在エリ

1.

アを推定する．

エリア別のユーザ数を元にエリアごとの混雑度を算

2.

出する．

24 方向の地磁気データをそれぞれ x, y, z 軸ごとに平均化し，特徴量とする．

平均化した 3 軸の地磁気を利用して地磁気のノルムを算出し，新たな特徴量として追加する．これは式 2で算出される．N はノルム，xa ，ya ，za はそれぞれ x

事前データ収集，y ，z の地磁気の平均を示す．

本提案システムでは，事前に境界内の地磁気を収集し，データセットを作成する．データの収集はスマートフォンの地磁気センサを用いて行い，3 軸（x，y ，z ）の地磁気をN=収集する．境界内での位置推定を行うために，境界をさらに分割しグリッドを作成する．地磁気収集はグリッド単位3.

で行う．図 4 は境界内部の詳細である．グリッドのサイズは小さいほど高い密度でデータセット作成を行うことができるため，精度が高くなる．今回は，地磁気を用いた既存4.

研究 [3] を参考に境界は 1 辺 1m のグリッドで構成する．また，それぞれのグリッドは所属エリアとグリッド番号が定められる．図 4 の例ではエリア 1 とエリア 2 に分類される!
x2a + ya2 + za2(2)

平均化した地磁気データにラベル付けを行う．ラベ

ルは，データを収集したグリッドの番号，所属するエリ
ア，および境界番号で構成される．

1，2，3 と同様の手順で，1 グリッドにつき 24 方向分のデータセットが作成できる．

3.3.4

ユーザの動作と推定例

図 5 にユーザのエリア移動例を示す．ユーザは矢印にグリッドが存在する．スマートフォンを用いてグリッドご

沿って点 1，2，3 を順番に通過すると仮定する．ユーザはとに地磁気の事前データ収集を行う．収集は，それぞれの初期状態ではエリア推定履歴を持っていない．本提案シスグリッドの中心で行う．また，地磁気の値はスマートフォ

テムは，ユーザが境界を通過した場合には，ユーザの所在グンの姿勢に依存するため，1 グリッドにつき 24 方向のデー

リッドを推定し，そのグリッドに対応したエリアをユーザ

タを収集する．スマートフォンの姿勢を 3 軸（x，y ，z ）での所在エリアとする．ユーザは，入口の境界の右半分を通示す場合，初期の姿勢を（0，0，0）とする．この状態からそれぞれの軸を 90 度ずつ回転させ，スマートフォンの姿勢が重複しないように（0，0，0），（0，90，0），（0，180，0），（0，270，0），（0，0，90），（0，90，90），（0，180，90），（0，270，90），（0，0，180），（0，90，180），（0，180，180），（0，270，180），（0，0，270），（0，90，270），（0，180，270），（0，270，270），（90，0，0），（90，90，0），（90，180，0），（90，270，0），（180，0，0），（180，90，0），（180，180，0），（180，270，0）の 24 方向とする．データ収集は 0.5 秒間隔
で，1 方向につき 5 秒間行う．

© 2022 Information Processing Society of Japan

データセット作成

収集した地磁気データからエリア推定に利用する機械学常に収集し，サーバに送信する．

3.3.2

境界の詳細

112

過した際にエリア 1 と推定される．その後，点 1 に到達す

るまでの境界外では直前の所在エリア履歴からエリア 1 と推定される．さらに点 1 の境界の下半分にユーザが存在す

る場合はエリア 1，上半分に存在する場合はエリア 2 と推定される．次に点 1 から点 2 までは境界外のためユーザの所
在エリア履歴の中で最新の所在エリアであるエリア 2 と推定される．その後，点 2 で境界内の下半分を通過したとき，

エリア 1 に更新される．その後，点 2 から点 3 までは境界外のため履歴からエリア 1 と推定される．

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図6
図5

3.3.5

ユーザの移動例

最も近い境界の例

3.3.5 項で判定したユーザに最も近い境界の番号ラベルが付与されているデータセットのユークリッド距離を算出する．
ユークリッド距離の閾値を設定し，算出したユークリッド

最近隣境界の判定

距離が閾値未満の場合は境界内，閾値以上の場合は境界外

本提案システムでは，境界の通過を検知してエリアを推と判定する．ユークリッド距離は式 3 で算出される．E は定する．そこで，ユーザがどの境界を通過しようとしてい算出されるユークリッド距離を示す．xm ，xn ，ym ，yn ，zm

るのか判定する必要がある．これは，3.3.1 項でラベル付け，zn は地磁気データ，Nm ，Nn はノルムを示す．m は事前にした境界の番号ラベルを用いてデータセットの中から最も収集したデータ，n はユーザが収集したデータを示す添字で近い境界の番号ラベルが付与されているデータセットを選ある．

択するために行う．ユーザに最も近い境界は BLE ビーコンを用いて判定する．ユーザが BLE ビーコンからの電波が届かない場所にいる場合は，3.3.4 項で述べた境界外での処理

E =!
(xm − xn )2 + (ym − yn )2 + (zm − zn )2 + (Nm − Nn )2(3)

エリアの推定と同様に直前の所在エリア履歴によるエリア推定が行われ

3.3.7

在地に最も近い BLE ビーコンが判明すると最も近い境界もリア推定を行う．エリア推定には機械学習の k 近傍法（k-3.3.6 項でユーザが境界内であると判定された場合，エる．BLE ビーコンと境界は紐づけられており，ユーザの現判明する．このユーザの現在地に最も近い BLE ビーコンは

nearest neighbor algorithm, k-NN）を用いる．このアルゴ定する．2.2 節で述べたように RSSI は発信元と距離が近い個の多数決によってクラスを推測するものである．位置ご

きい BLE ビーコンに紐づけされている境界が最も近い境界

ガープリント法の既存研究 [4][5] では，他のアルゴリズムとリズムは，データを分類する際に予測データに近いデータ k

BLE ビーコンから発信されている電波の RSSI を用いて判との特徴を収集し，類似度によって位置推定を行う，フィンほど大きくなる特性がある．これを利用し，最も RSSI が大と判定される．

比較して k 近傍法が最も精度が良いとされている．

ザは現在地で境界 1 と境界 2 の BLE ビーコンの電波を受

1.

3.3.5–3.3.7 項までのエリア推定の手順を以下に示す．

図 6 はユーザに最も近い境界を判定する例である．ユー

信している．境界 1 の BLE ビーコンによる電波の RSSI は‐ 50.3dBm であり，境界 2 の BLE ビーコンによる電波の2.

近いほど強く，大きな値になるため RSSI が‐ 50.3dBm で

3.

RSSI は‐ 69.1dBm である．RSSI は前述のように距離がある境界 1 が最も近い境界だと判定できる．なお，RSSI が定を行う．

境界外と判定された場合，履歴から前回のエリアと推定される．境界内と判定された場合，k 近傍法を用いて境界内のデータセットの内，最も収集データに近い

同じ値になった場合は境界に割り当てられた番号の小さい境界と判定される．

3.3.6

RSSI を用いてユーザに最も近い境界を判定する．

最も近い境界のデータセットを用いて境界の内外判

境界の内外判定

4.

サーバはユーザが収集したデータと事前に収集したデー

データセットを算出する．

算出された最も収集データに近いデータセットのエリアラベルを参照し，ユーザの所在エリアを推定する．
閾値の決定法

タセットを利用してエリア推定を行う．その際にユーザが

3.3.8

この境界の内外判定を，3 軸（x，y ，z ）の地磁気およびノ

クリッド距離の閾値が必要となる．この閾値の決定は 2 ス

ド距離を利用して行う．まず，ユーザの収集したデータとた実験を行う．実験で取得した地磁気データは，実験シナ境界内に居るのか境界外に居るのかを判定する必要がある．

テップで行う．はじめに，スマートフォンの姿勢を固定しルムで構成される 4 次元ユークリッド空間上のユークリッ© 2022 Information Processing Society of Japan

3.3.6 項で述べたように，境界の内外判定を行う際に，ユーリオと整合する必要があることを利用して，閾値の適切な113

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

x は閾値内に収まるベきデータ数，d は通過する境界内の範囲を決定する．続いて，スマートフォンの姿勢を固定し

距離，v は歩行速度，t はデータ収集間隔を表す．

ない実験を行い，得られた閾値の範囲内でエリア推定精度が最も高くなる閾値を決定する．

x=

スマートフォンの姿勢を固定した実験によるデータ収集

d
v×t

(4)

この実験では歩行速度は 0.7–1.0m/s である．また，通過

適切なユークリッド距離の閾値範囲を決定するため，はする境界内の距離は合計 3 つの境界を通過するため図 7 よじめにスマートフォンの姿勢を固定した実験を行う．図 7

り 12m となる．データ収集間隔は 0.5 秒である．式 4 に上に実験シナリオを示す．この実験では，ユーザの移動経路

記の数値を代入した結果，この実験 1 回での理想的な閾値

とスマートフォンの姿勢を固定し，実験の誤差要因を可能内のデータ数は 24–34 個となる．

な限り取り除く．ユーザは 0.7–1.0m/s で歩行する．

図 8 はこの実験 3 回の平均データ 120 個の閾値ごとのデータ分布である．また，閾値は 0.1 刻みで変化させる．この結果より，実験シナリオと同じエリア推定結果となっている閾値は 3.8–4.2 である．これにより，境界の内外判定を行うために利用するべきユークリッド距離の閾値の範囲は3.8–4.2 であると判明した．

図7

スマートフォンの姿勢を固定した実験シナリオ

この実験の手順を以下に示す.

1.

2.
3.

スマートフォンを用いて境界内の地磁気を収集する．

地磁気はスマートフォンの姿勢を固定した 1 方向（x，y ，z ）を収集する．

境界ごとに収集した地磁気データをデータセットに

図8

する．

スマートフォンを用いて図 7 の 3 つの境界を矢印の

閾値の決定

番号と方向に従い通過しつつ地磁気データと RSSI を収集する．まず，エリア 1 から開始し，境界 1 を通過しエリア 2 に入る．次にエリア 2 から境界 2 を通過し，エリア 3 に入る．最後にエリア 3 から境界 3 を通過し，エリア 2 に戻る．境界の通過は任意のタイミングで行
い，すべての境界の通過時間が合計 1 分間になるよう

図 9 は閾値の範囲 3.8–4.2 でのスマートフォンの姿勢を固定した実験におけるエリア推定の精度である．精度は閾

値ごとに式 5 で算出される．この範囲内では閾値ごとの差は小さく，最大の差は閾値 4.2 と閾値 4，4.1 のときで 2% である．範囲内で最も推定精度が高いのは閾値 4.2 の 85.3%

である．

に行う．また，スマートフォンの姿勢は一定姿勢で固定して実験を行う．データの収集間隔は 3.3.2 項と同様

4.
5.

に 0.5 秒である．

エリア推定精度 =収集した合計 120 個のデータをサーバに送信する．

1–4 を 1 回として合計 3 回行う．

エリア推定の正解データ数
収集データ数(5)閾値 3.8–4.2 の範囲内で本提案システムのエリア推定の精度が最大になるようにユークリッド距離の閾値を 1 つに閾値の範囲決定方法

決定する必要がある．そのために，スマートフォンの姿勢収集した 1 回 120 個のデータの内，閾値内に収まるべきを固定しないエリア推定実験を行い，その結果を利用する．

データ数を求める．閾値内に収まるべきデータ数は，実験

図 10 はこの実験の様子である．実験の手順を以下に示す．

においてユーザが境界内にいたときに収集されたデータ数

データ収集やデータセットは，3.3.2 項，3.3.3 項の手順にである．これをユーザが通過した境界内の距離とデータ収従って作成する．

集間隔，ユーザの歩行速度を用いて式 4 で求めることができる．

© 2022 Information Processing Society of Japan

実際のデータ分布

1.

114

境界 1，2，3 で事前にデータ収集を行う．

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図9

2.
3.

4.
5.
6.

閾値ごとのエリア推定精度
図 11

収集した地磁気データを用いてデータセットを作成する．

エリア推定精度

ユーザはエリア内を 1 分間スマートフォンの姿勢，移動経路，歩行速度を自由に歩行しつつ，スマートフォン
でデータ収集を行う．

データセットと 1 分間歩行したデータを利用し，エリア推定を行う．

実際にユーザが居たエリアと比較し，精度を算出する．

1–5 を 1 回として合計 6 回行う．
図 12

エリア推定精度の平均4. 性能評価

4.1. エリア推定精度評価
図 10

本稿では，大学内の建物を利用した評価実験によるエリ

ア推定の精度と実際の利用を想定した導入コストの評価をエリア推定の実験行った．また，本提案システムを BLE ビーコンのみを用いた手法と比較し，精度と導入コストの差を評価した．精度

図 11 はこの実験のエリア推定の精度である．data1–6の評価は，評価実験を大学内の建物であらかじめ決めたエは，合計 6 回行った実験それぞれの精度である．また，図

リア内でエリア推定を行い，結果を評価する．評価実験で12 は図 11 の data1–6 の平均精度である．精度は，方向をの BLE ビーコンはサンワサプライ社の MM-BLEBC5 を固定した実験と同様に式 5 で算出される．平均の精度は，閾

利用する．また，スマートフォンは Google 社の Android

値 3.8 が 72.1% と最も低くなっている．一方，閾値 4.2 はスマートフォンである，Nexus5 を利用する．コストの評価

78% と最も精度が高い．この結果からユークリッド距離のは，実在する施設を参考に BLE ビーコンの価格と事前デー

閾値は，端末の姿勢を固定した実験結果から得られた範囲

タ収集における導入コストを算出することで行う．本提案である 3.8-4.2 の中から，端末の姿勢を固定しない実験結果

システムの評価実験は，3.3.8 項の閾値の決定で述べた実験

で最もエリア推定精度の良い閾値 4.2 を選択するべきであと同様に合計 6 回行う．エリア推定精度は，3.3.8 項の実験

ることが示された．

と同様に式 5 で算出する．

4.1.1

比較システムの概要

本提案システムに対する比較システムとして BLE ビー

コンのみを用いた混雑度推定システム [2] を利用する．このシステムは，BLE ビーコンからの電波をユーザのスマー© 2022 Information Processing Society of Japan115

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
トフォンで受信した際の RSSI のみを利用する．評価実験

同様にデータ収集を行うと仮定すると，1 グリッドにつき 2る．ユーザのエリアは，データ収集の際に最も RSSI の強いる．さらに，データ収集のための移動時間も考慮し，今回は比較システムで評価実験と同様の場所でエリア推定を行い，に換算するために日本の平均時給 [6] を参考にする．日本のを行う各エリアの中心に 1 つずつ BLE ビーコンを設置す

分，境界の長さ 1m（4 グリッド）につき 8 分の時間がかか

BLE ビーコンの配置されているエリアと推定される．この精度を比較する．

平均時給は 961 円である．計算の簡略化のために時給 1000円と仮定すると，データ収集 1m につき，150 円となる．こ比較システムの実験内容

4.1.2

1m につき 9 分の収集時間が必要と仮定する．これをコスト

本提案システムと同様の場所でこの比較システムの評価

れらの前提を元に本提案システムと BLE ビーコンのみを用

ビーコンの個数や境界の距離については，4.2 項で述べる．

評価の場所は滋賀県草津市のイオンモール草津と滋賀実験を行う．この実験は精度に焦点を当てたものである．

いた比較システムにおける導入コストを算出する．

図 13 は実験の様子である．手順を以下に示す．

県大津市のフォレオ大津一里山を想定する．イオンモール

1.

である．フォレオ大津一里山は店舗面積が約 41, 000m2 の

2.

3.
4.

草津は店舗面積が約 78, 000m2 の大型ショッピングモール

エリアの中心に BLE ビーコンを設置する．

エリア内をスマートフォンでデータ収集しつつ，1 分

ショッピングモールである．これらを店舗ごとのエリア分

間スマートフォンの姿勢，移動経路，歩行速度を自由に割とジャンルごとのエリア分割の２つの手法で一定空間ご歩行する．

とにエリア分割する．ショッピングモールでは，店舗のジャ収集したデータと実際にユーザが居たエリアを比較

ンルによって店舗の配置が決められている．図 14 にジャン

し，精度を算出する．

ルによってエリア分割したイオンモール草津 1 階のフロア

1–3 を 1 回として合計 6 回行う．

マップ [7] を示す．黄色が飲食，緑色がファッション，青色

が雑貨，紫色がサービス，桃色がイオンスタイル（スーパーマーケット）となっている．店舗ごとのエリア分割では，通路をファッションエリア通路と飲食エリア通路の 2 種類に分割した．ジャンルごとのエリア分割手法では粒度が大き

く，店舗ごとのエリア分割手法では粒度が小さくなる．この分割手法を各フロアに適用し，イオンモール草津ではジャン
ルごとのエリア数は 15，店舗ごとのエリア数は 178 となっ
図 13

4.1.3

た．フォレオ大津一里山も同様の手法でフロアマップ [8] に基づいてエリア分割を行い，エリア数はジャンルごとの分

BLE ビーコンのみを用いた比較システムの実験

割が 9，店舗ごとの分割が 98 となった．エリア数と境界数は比例しており，境界数が少ない程，地磁気収集コストと実験結果

表１にエリア推定精度の実験結果を示す．実験結果としては，本提案システムのエリア推定精度の最低値は 68%，
最高値は 85% となり，平均値は 78.1% となった．比較システムの実験結果としては，最低値は 72%，最高値は 85% と

表 2 はイオンモール草津をエリア分割した場合のコストである．この場合，本提案システムは，BLE ビーコンのみのシステムと比較して約 13.1% のコスト削減ができる．また，表 3 はフォレオ大津一里山を店舗ごとにエリア分割しなり，平均値は 79.3% となった．
表1

BLE ビーコン数が減少し，コストが低下する．

た場合のコストである．この場合，本提案システムは，BLE

提案システムと比較システムの精度

ビーコンのみのシステムと比較して約 19.4% のコスト削減ができる．表 4 はこの方法でイオンモール草津をジャンル

ごとエリア分割した場合のコストである．この場合，本提案システムは，約 56.4% のコスト削減ができる．また，表5 はフォレオ大津一里山をジャンルごとにエリア分割した

場合のコストである．この場合，本提案システムは，BLE

4.2. コスト評価

ビーコンのみのシステムと比較して約 53.4% のコスト削減

実際の施設を想定して BLE ビーコンと地磁気データの収ができる．つまり，本提案システムは，BLE ビーコンのみ

集コストを算出する．BLE ビーコンの価格は今回使用したのシステムと比較してエリア分割の粒度が粗いほどコストものを参考に，1 個 5000 円と仮定する．また，BLE ビーコ削減できることが示された．

ンの通信半径は 15m とする．事前データ収集は 3.3.2 項と© 2022 Information Processing Society of Japan116

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
表5

フォレオ大津一里山におけるジャンルごとのコスト表

参考文献[1] Shervin, S. and Shahrokh, V.: GIPSy: Geomagnetic
Indoor Positioning System for Smartphones, IPIN
(2015).
[2] Sato, D., Mihara, Y., Sato, Y., Tanaka, Y.,
Miyamoto, M. and Sakuma, S.: BLE ビーコンを利用した混雑度可視化サービス, 情報処理学会論文誌コン
シューマ・デバイス＆システム， Vol. 8, No. 1 (2018).

図 14
表2

表3

表4

[3] Azuma, K. and Arai, I.: 相互補完型 Wi-Fi，地磁気
フィンガープリンティング手法の評価, 情報処理学会論

イオンモール草津 1 階 [7]文誌, Vol. 58, No. 2 (2017).
[4] Ranimol, J. and Swapna, B, S.: Indoor Positioning
Using WiFi Fingerprint, ICCSDET (2018).

イオンモール草津における店舗ごとのコスト表[5] Devin, Ryan, R., Marcel, Bonar, K. and Maria,
Irmina, P.: Multi-Floor Indoor Positioning Mobile
Application using Earth s Magnetic Field, IEEE
(2017).
[6] 日 本 労 働 組 合 連 合 会 ｜ 労 働・賃 金・雇 用 最フォレオ大津一里山における店舗ごとのコスト表[7]

イオンモール草津におけるジャンルごとのコスト表[8]

低 賃 金 労 働・賃 金・雇 用 , https://www.jtucrengo.or.jp/activity/roudou/chingin/, (参照 2022).

イ オ ン モ ー ル 草 津 ｜ フ ロ ア ガ イド,https://kusatsu.aeonmall.com/floorguide/,(参照 2022-12-01).

シ ョ ッ プ ガ イ ド(フ ロ ア1F)

https://otsu.foleo.jp/shop/?search=floor-1,

5. おわりに

2022-12-01).

本稿では，安価な BLE ビーコンとスマートフォンに標準搭載されている地磁気センサを用いて既存システムと比較して低コストかつ同等の精度を持つ屋内混雑度推定システ

ムを提案した．評価の結果，本提案システムは，BLE ビー
コンのみのシステムと比較して同程度のエリア推定精度を保ちながらコストを削減できることを示した．また，エリ

ア分割の粒度が粗いほど，コストを削減することができた．
今後の展望としては，実際に大規模な商業施設で実験を行い，周囲の環境による影響も考慮する．また，今回は考慮していなかった閾値の決定コストや効率的な閾値の決定手
法についても考慮する．

© 2022 Information Processing Society of Japan117—

ォ レ オ 大 津 一 里 山 公 式 ホ ー ム ペ ー ジ

フ

,

(参 照

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

混雑緩和やユーザ体験価値向上に向けた

行動変容施策の設計および社会実装について

勝間田優樹 †1

株式会社 NTT ドコモ

吉川裕木子 †2鈴木喬 †3株式会社 NTT ドコモ

株式会社 NTT ドコモ

山田曉 †4株式会社 NTT ドコモ

1. はじめに的な心理傾向を持つ人には「このサービスを利用しないとていた．」このような交通最適化された世界の実現を目指し「多くの人がこのサービスを利用しています」と伝える．対損してしまいます」と伝え，同調的な心理傾向を持つ人には「自分が好きな店に立ち寄っていたら自然と混雑を回避し様々な検討が進められている．交通最適化された世界では，人は無理なく混雑を回避することができ，その効果が他者にも波及することでメリットを社会全体で享受することが本稿では，ナッジのパーソナライズ化の検討の中で実施

よって妥当性が異なる様々な手段が採用される．

した多数のフィールド実証で得られた知見や課題を述べる．

交通最適化された世界の実現に向けては，本来の取るはずだった行動を，交通手段の変更や立ち寄りなどの行動へと変容させることが必要であり，そのためには行動変容をするための十分な動機付けが必要である．多くの人にとって，混雑を認識してもそれを回避することは容易ではない．
例えば，多くの高速道路サービスエリアではリアルタイムの混雑情報が提示されており，それを見たドライバーによ

サービスによって異なり，例えばユーザの性別・年代のよう活用して取得する場合がある．また，ユーザのコンテキス

動機付けのアプローチの一つとして行動経済学に基づく

トの推定のためにユーザの位置情報などのリアルタイム情

ナッジ [1, 2] が着目されている．ナッジとは，人間の価値観

報を取得する場合もある．データはユーザに限らず，交通や心理的な傾向を利用し，対象者にとってより望ましい選手段の状況や気象状況といった環境情報や立ち寄りを促す

択をするように促す行動変容に関する一手法である．ナッ

場合には立ち寄り先の店舗などの情報を扱う場合もある．

ジを活用した研究はこれまでも数多く実施されており，例収集されたデータの一部からユーザの特徴量を抽出し，そえば，Push 通知によって配信されるメッセージにナッジをのユーザに対してより行動変容効果の高いナッジ文言の推適用することで配信されたメッセージの開封率を向上させ定を行う．推定する手法として，機械学習モデルの分類器

る検討などが行われている [3, 4]．

を用いる．フィールドによっては収集できるデータが大き

筆者らは，その中でもナッジのパーソナライズ化についなサンプルサイズとならないことも考えられるため，十分て検討している．ナッジのパーソナライズ化は，個人がそに学習を進められるよう，フィールド実証開始前に広くア

れぞれ持つ価値観・心理傾向の違いを考慮し，それに応じてンケート調査を行い別途正解データを収集する場合もある．

ナッジを含むメッセージ文言（以下，本稿ではナッジ文言と出力されるナッジ文言としては，例えば呼ぶ）の出し分けを行うことを意味する．例えば，損失回避•「周辺の魅力的なお店にお出かけしませんか？せっか

くのお得なクーポンを使わないのはもったいないですよ！」

Design and Implementation of Behavior Transformation Measures for Congestion Reduction and User Experience Improvement•「カフェで一休みはいかがですか？多くのお客様がお得なクーポンを利用しています！」

Yuki KATSUMATA, NTT DOCOMO, INC.
Yukiko YOSHIKAWA, NTT DOCOMO, INC.
Takashi SUZUKI, NTT DOCOMO, INC.
Akira YAMADA, NTT DOCOMO, INC.

© 2023 Information Processing Society of Japan

ナッジのパーソナライズ化を実現するためには様々なデータを収集する必要がある．扱うデータは想定される
好きな食べ物のジャンルといった情報もアンケートなどをを緩和することは難しい．

†4

2. ナッジのパーソナライズ化

なデモグラフィックデータの他にも，アプリを使う目的やる緩和効果には一定の成果はあるものの，それだけで混雑†3するものとは異なり，個別にナッジ文言の出し分けを行う
目指す．

ち寄りに限らず，ピークシフトや交通手段の変更など人に†2

ジ文言を配信する群に対して一律に同じメッセージを配信

ことで，行動変容施策や検討の効果を最大化させることをできる．渋滞を回避する手段として，例に挙げたような立†1

象者をナッジ文言を配信する群としない群とに分け，ナッなどがある．

118

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
行動変容施策として，いくつかのパターンで介入を行った．具体的には，これから旅先へ向かおうとしているユーザに対する旅前の介入，周遊中に食事をしたユーザに対する旅中の介入，旅行を終え帰路につこうとしているユーザに対する旅後の介入に分類される 3 パターンの介入を行った．
本フィールド実証では，観光という非日常の中でのナッジ
文言の効果検証を目的としており，ナッジ文言の出し分けを行うためのデータや知見がない状態での施策実施を行ったため，ユーザに対してランダムにナッジ文言を Push 通知
図1

Figure 1

し，ナッジ文言自体の行動変容効果有無の検証および出し分けの実現可能性についての事後検証を行った．

みうらよこすか MaaS の概要

通知対象ユーザのうち，11 % が旅後の介入で立ち寄りを行うなどナッジ文言自体の行動変容効果が見られることがOverview of Miura Yokosuka MaaS

できた他，メッセージ文言の種類によっては最大で約 25 %の行動変容率 *1 を達成することができ，ナッジのパーソナ

ナッジ文言による介入手段にも様々なものがあり，そのライズ化の有効性について示唆が得られた．

一つに端末アプリへの Push 通知がある．ナッジ文言による介入に対するユーザの行動有無から，効果の有無を判定し再度学習に用い，推定精度を向上させる．目的に応じて

3.2. バス快適乗車案内 [7]向上が目的であれば端末アプリ内のメッセージ開封有無の雑時間帯のバスでは，バス停での混雑および乗り降りにか有無のログを収集し，それらをそれぞれ正解データとしての混雑度の偏りが加速する場合があり，オペレーション煩

ユーザの行動有無の判定の定義が異なり，例えば開封率の本フィールド実証の概要を図 2 に示す．通勤時間など混ログを収集し，訪問率の向上が目的であれば店舗への訪問

かる時間によるダイヤ乱れが発生し，それによりバス車内

学習に用いる．

雑化や利用者満足度の低下が生じる．加えて，コロナ禍における密回避の必要性も顕在化しており，バス毎の混雑度の平準化が喫緊の課題となっている．本フィールド実証で3. 実証実験および社会実装

は，混雑時間帯のバス車内の混雑度の平準化を目指し，混雑

この章では，これまで取り組んできた社会実装に向けた度が低い後続のバスが数分で到着すると見込まれる場合に，フィールド実証の概要を述べる．検討してきたナッジの

そのバスの混雑情報およびナッジ文言を Push 通知し混雑

パーソナライズ化技術の適用先は大きく 2 種類ある．1 つバスの見送りを促進するとともに，見送り実施したユーザ

は，混雑や渋滞の緩和を目的とした行動変容施策である．目に対してポイントによるインセンティブを付与することで的は，発生しているもしくは発生するであろう渋滞という動機付けを行った．

損失を減少させることにある．もう 1 つは，街全体の周遊

本フィールド実証では，日常の中でのナッジ文言の効果検性向上を目的とした行動変容施策である．目的は新たな体証を目的としており，主な対象者が日常的に通勤や通学な験価値を提供し便益を増加させることにある．

どでバスを使うユーザである．そのため，毎日同じような内容の Push 通知がなされることから，行動変容施策の効果

3.1. みうらよこすか MaaS [5]が摩耗することが懸念される．ナッジ文言の有無に限らず，

本フィールド実証の概要を図 1 に示す．みさきまぐろ

きっぷ [6] という電車・バスの周遊券を含む旅行パッケージ

ユーザ端末へのメッセージ配信頻度による効果の摩耗 [8] やWeb マーケティングにおいても同じ広告を配信することに扱い，その端末アプリの中でナッジ文言を Push 通知するの事象がナッジ文言の Push 通知にどの程度起こるのかを化されているという課題に対し，自治体が持つ多様な観光

事後分析すると，特定の心理傾向が強い傾向であることが分商品がある．みさきまぐろきっぷを電子化し端末アプリでよる効果の摩耗 [9] が存在することが報告されており，同様ことによる行動変容施策を実施した．観光動線が概ね固定検証した．特定のナッジ文言で行動変容を行ったユーザを資源への立ち寄りを促し周遊性を向上させることを目的とかるなど，本フィールドのようなユースケースにおいてもしている．多様な観光資源の情報およびそこへ至る交通手段の情報をナッジ文言と併せて提示するという手段により，地域の様々な場所に周遊することで新たな体験価値を提供することを目指した．

© 2023 Information Processing Society of Japan119

本フィールド実装では，端末アプリの中で事前に設定できる旅程に対して，介入をすることで外れた行動をした場合に行動変容したと定義した．

*1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図3

図2

Figure 2

Figure 3

バス快適乗車案内の概要

九州大学におけるフィールド実証の概要

Overview of Field Experiment at Kyushu Univ.

Overview of Confortable Bus Ride

ナッジのパーソナライズ化が有効であることが示唆された．

3.3. ゆるり GO!TEMBA [10]図4

自家用車で行楽地に行った場合に，帰りの高速道路の渋滞に巻き込まれるという事象が発生する．大型連休などにおFigure 4 Overview of Behavior Transformation Measures for Easing Commuter Rush

ける帰省に際して発生する渋滞は U ターンラッシュとも呼ばれ，幅広く認知されている課題である．本フィールド実

証では，行楽地からの帰路の高速道路で発生する渋滞を緩

和およびそれによる CO2 排出を削減する目的で，これから帰ろうとしているユーザに対する行動変容施策を実施した．
具体的には，御殿場プレミアム・アウトレットに東京方面

から自家用車で訪れたユーザに対して，東名高速道路の上施策を行った．

具体的には，上記キャンペーンの中で店舗の情報配信とポイントによるインセンティブ付与を行うとともに，行動変容施策として，ナッジ文言の Push 配信およびゲーミフィ
ケーションによる行動変容効果の向上が見込まれるかを検り方向の混雑予測情報およびナッジ文言の Push 配信を行証した [12, 13]．結果として，ナッジ文言による行動変容受い，滞在時間延長または周辺施設への立ち寄りを促した．本

容率 *2 は 20 % から 33 % 向上，ゲーミフィケーションによフィールド実証では，観光という非日常の中での混雑緩和を目的とした検証を行うため，過去の実証で得られたデータの活用による行動変容効果向上が必ずしも見込まれなかった．
そのため，事前に広くアンケート調査を行いそのアンケー
ト結果を正解データとする機械学習モデルを構築し，ナッる行動変容受容率は 30 % から 41 % 向上させることが確認され，これらの行動変容施策が混雑緩和に対して一定の効果をもたらすことが示唆された．

3.5. 通勤電車の混雑緩和施策 [14]ジ文言の出し分けによる行動変容効果の検証を行った．検本フィールド実証の概要を図 4 に示す．通勤時間帯の鉄証を通して，高速道路の渋滞緩和にナッジのパーソナライ

道は慢性的に混雑が発生しており，3.2 と同様にダイヤ乱れ

ズ化が一定の効果をもたらすことが示唆された．

によるオペレーション煩雑化や利用者の満足度低下が生じるだけでなく，コロナ禍においては密回避の必要性の高まり

3.4. 大学キャンパスにおける店舗内の密回避 [11]もあり，混雑の緩和が課題である．本フィールド実証では，

本フィールド実証の概要を図 3 に示す．大学キャンパス

通勤時間帯の鉄道利用者であるモニタに対してオフピークのような閉空間においては，ランチタイム時に食堂などのを促すナッジ文言の Push 通知を行った．具体的には，通勤

飲食店に利用者が集中し局地的な混雑が発生する．とりわ

時間帯を後ろ倒しにするタイムシフトもしくは別の交通手

けコロナ禍においては密回避を行うことが重要であり，こ段を用いるモーダルシフトを促すメッセージの Push 通知のような日常的に発生する混雑を緩和することが求められを行った．

る．本フィールド実証では，局地的な混雑が日常的に起こるようなケースに対してピークシフトを実現することを目本フィールド実装では，Push 通知を受けた全ユーザに対する，Push
通知を受けた後にタイムシフトもしくはテイクアウトを行ったユーザの割合を行動変容受容率として定義した．

的として，混雑時間帯を避けて来店を促すタイムシフトお*2

よび持ち帰りを促すテイクアウトの 2 種類のキャンペーン
© 2023 Information Processing Society of Japan

通勤電車の混雑緩和施策の概要

120

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム果が見込まれることが示唆された．一方で，社会実装においても効果を見込むためにはいくつかの課題が存在する．

(1) 出し分けに資するユーザ情報の取得の難しさ：個人ごとにメッセージ文言を出し分け，最適化された状態を目指すものの，最適化に必要なユーザ情報を取得することは難図5

Figure 5

しい．既存の端末アプリや Web アプリなどを用いる場合はまくはり MaaS の概要

取得可能な情報に制約がある上，既にサービス上同意取得している範囲を逸脱してデータ取得をすることはサービス

Overview of Makuhari MaaS

規約の変更を伴うため一定のハードルを超える必要がある．
一方で，新規に端末アプリなどを新規に作成する場合は，サンプルサイズを大きくするためにユーザへの認知や周知を

具体的には，モニタに限定せずに収集したアンケートの十分に行う必要がある．情報の種類と量のいずれも担保す

結果を正解データとしユーザの心理傾向を推定する機械学るためには，社会実装した際の状態を精緻に予測しながら習モデルを生成し，その機械学習モデルをモニタに適用す

計画的に検証を進める必要がある．

ることでモニタの心理傾向を推定した．モニタを 2 群に分(2) 実データの測定の難しさ：行動変容施策の最終的な目離し，1 つの群には推定した心理傾向に応じてナッジ文言の出し分けを行い，ランダムにナッジ文言を出し分けた群と的は，ユーザの行動を変えることにある．例えば，移動行動

ナッジ文言の出し分けを行った群は有意にオフピークを達ては，送客先の店舗への訪問や送客先の店舗での決済を検に関する行動変容で店舗への送客を目的とした場合においの比較を行った．結果として，推定した心理傾向に応じて知する必要がある．訪問の検知については，GPS を用いた成することが分かり，行動変容効果の高いナッジ文言をユー
ザの特徴量から直接推定するナッジのパーソナライズ化手手法により端末アプリでの実装だけで実現が可能で最も低のパーソナライズ化手法にも一定の行動変容効果が見込まのショッピングモールや地下など GPS では十分に精度が出コストで実現することが可能である．しかしながら，大型法だけでなく，推定したユーザの心理傾向を用いるナッジない環境においては，Bluetooth ビーコンや Wi-Fi などをれることが示唆された．

用いた代替の検知手法が必要となるケースがあり，これら

3.6. まくはり MaaS [15]には信号の発信機や受信機などの機器の設置によるコストがかかる．決済の検知については，キャッシュレス決済シ

本フィールド実証の概要を図 5 に示す．幕張新都心エ

ステムなどを店舗ごとに導入することで実現が可能である

リアにおいて，回遊性向上や賑わいの創出が課題となってものの，システム間の連携や機器導入自体のコストやハーいる．次世代モビリティの提供とともにユーザ個人に寄りドルが存在し，容易には実現できない．行動変容施策を実添ったレコメンドを提供することにより，回遊性向上によ施する範囲は数個の店舗ではなく数十や百以上の店舗を対る地域経済の活性化や賑わいの創出をするとともに，様々象として実施することが多く，全ての店舗に対してこれらな施設に分散誘導することによるコロナ禍における安心・の訪問や決済を検知する方法を実装することは難しい．

安全を意識した施策実施を行った．

(3) 因果関係の明確化の難しさ：ここまで述べたような現本フィールド実証では，日常の中での周遊性促進を目的

実世界のデータを収集することが可能であったとしても，施としたナッジ文言の効果検証を目的としている．具体的には，住民向けの端末アプリに対し，おすすめの店舗情報およびクーポン情報とともにナッジ文言の Push 通知を行った．
本実証においては，回遊性向上に向けたマイルストーンとして，Push 通知の開封による認知率向上を目的としたナッジス提供者や施策実施の意思決定者が期待する行動変容の効

果は，「もともとそのつもりがなかった人が施策により行動を変えた」ことによる効果である．施策実施の対象者と施策実施後の行動を観察・計測できた場合でも，「もともとそ文言の出し分けを行いその効果を検証した [16]．結果としのつもりがあったのか否か」を計測することは難しい．そて，ナッジを含まないメッセージを Push 通知した群のメッのため，行動変容により何を実現したいのか，実現に向けてセージ開封率に対する，ナッジ文言を出し分けて Push 通知

どのように KPI を設定するのか，は施策設計者と綿密にすした群のメッセージ開封率の増加率が 20.3 % であった．

り合わせる必要がある．

(4) ナッジによる行動変容効果の限界：ナッジというのは

4. 得られた知見と今後の課題

付加的なものであり，それ単体で劇的な効果を発揮するこ

これまでの実フィールド実証の結果を受け，ナッジ文言とはない．いかに素晴らしいメッセージ文言による介入をを個人ごとに出し分けることによる行動変容には一定の効© 2023 Information Processing Society of Japan策による行動変容効果を実計測することは難しい．サービ行ったとしても，限られたデータ取得の中でナッジによる
121情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
効果を明確に提示することは難しい．そのため，コンテン

ment in a resource-limited setting: a randomized
controlled trial of text message reminders, AIDS,

ツの種類を増やす，ユーザの数を増やす，といったより根本的な部分での施策効果向上のための取り組みと並行して実Vol. 25, No. 6, pp. 825–834 (2011).

施していくことが重要である．

[9] Moriwaki, D., Fujita, K., Yasui, S. and Hoshino,
T.: Fatigue-Aware Ad Creative Selection, Work-

5. おわりにshop SUM 20: State-based User Modelling at The
13th ACM International WSDM Conference (WSDMSUM’20)，p. 8 (2020).

本稿では，筆者らが検討を進めているナッジのパーソナラ

イズ化の概要を実フィールド実証の例とともに述べた．引[10] NTT ドコモ：行動変容で「CO2 の削減」をめざす

き続き大規模かつ長期に渡る実フィールドでの実証および実 証 実 験 を 御 殿 場 プ レ ミ ア ム・ア ウ ト レ ッ ト 付 近社会実装を進め，ナッジのパーソナライズ化による効果検で開始，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/

証を推進していく．

info/news_release/topics_211105_00.pdf.
[11] NTT ド コ モ：店 舗 の 混 雑 状 況 で 、d ポ イ ン ト

参考文献の 進 呈 率 を 変 動 ！ 店 舗 内 の「 密 」を 防 ぐ 共 同 研

究開始，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/[1] Thaler, R. H. and Sunstein, C. R.: Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness,
Penguin (2009).

info/news_release/topics_201119_00.pdf.
[12] 井手崇博， 大滝亨， 山田暁，佐藤弘之，落合桂一，
川上博，矢野達也，大川博生，和久井圭祐，白井拓也，[2] Sunstein, C.: Nudging: A Very Short Guide, Journal of Consumer Policy, Vol. 37, No. 4, pp. 583–588(2014).

理学会 SIG-BTI シンポジウム，pp. 52–55 (2022).
[13] 酒井亮勢，落合桂一，井手崇博， 大滝亨， 山田暁，

[3] Kim, H. B., Iwamatsu, T., ichiro Nishio, K., Komatsu, H., Mukai, T., Odate, Y. and Sasaki, M.:
Field experiment of smartphone-based energy efficiency services for households: Impact of advice
through push notifications, Energy and Buildings,

鈴木喬，佐藤弘之，

川上博，矢野達也，大川博生，

和久井圭祐，白井拓也， 荒川豊，星野崇宏：インセン
ティブとの組み合わせを前提としたナッジ効果測定のための実験設計方法，情報処理学会 SIG-BTI シンポ
ジウム (2023).

Vol. 223, pp. 110–151 (2020).
[4] Valle, C. G., Nezami, B. T. and Tate, D. F.: Designing in-app messages to nudge behavior change:[14] NTT ドコモ：鉄道の混雑解消に向け、行動変容を促す 共 同 実 験 を 実 施 ，https://www.docomo.ne.jp/
binary/pdf/corporate/technology/rd/topics/
2021/topics_220121_00.pdf.

Lessons learned from a weight management app foryoung adults, Organizational Behavior and Human
Decision Processes, Vol. 161, pp. 95–101 (2020).
[5] NTT ド コ モ：横 須 賀・三 浦 エ リ ア で「 観光 型 MaaS」の 実 証 実 験 を 実 施 ，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_
release/topics_210621_01.pdf.
[6] 京浜急行電鉄：みさきまぐろきっぷ，https://www.
keikyu.co.jp/visit/otoku/otoku_maguro/.
[7] NTT ド コ モ：バ ス 車 内 の 混 雑 平 準 化 に 向 け[15] NTTド コ モ：幕 張 新 都 心 エ リ ア に お ける「 千 葉 市 幕 張 MaaS 実 証 事 業 」を 推 進 ，

https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/
news_release/topics_220125_00.pdf.

[16] 吉川裕木子，勝間田優樹， 鈴木喬， 山田暁：アプリ
ログによる属性情報の拡張を用いたナッジ最適化レコ

た 実 証 実 験 用 ア プ リ「 バ ス 快 適 乗 車 案 内 」
を提供，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/

info/news_release/topics_210916_00.pdf.
[8] Pop-Eleches, C., Thirumurthy, H., Habyarimana,
J. P., Zivin, J. G., Goldstein, M. P., de Walque,D., MacKeen, L., Haberer, J., Kimaiyo, S., Sidle, J.,
Ngare, D. and Bangsberg, D. R.: Mobile phone technologies improve adherence to antiretroviral treat-© 2023 Information Processing Society of Japan

荒川豊：新型コロナウイルス感染防止に向けた

混雑回避行動を促進する行動変容技術の検証，情報処

122

メンデーションシステムの提案と評価，情報処理学会

SIG-BTI シンポジウム (2023).

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

オンライン会議中の参加状態推定と音声変換提示による参加促進手法の提案

城谷知葵 †1
九州大学大学院システム情報科学研究院

中村優吾 †3
九州大学大学院システム情報科学研究院

難波洸也 †2
九州大学大学院システム情報科学研究院
荒川豊 †4
九州大学大学院システム情報科学研究院

1. はじめにTeams, Zoom, Discord, Slack, hangout, WebEx などの各種コミュニケーションツールはチャットやエモート，他者

会議においては発言やリアクションなど場への参加度のチャットへのいいねなどの機能が存在している．しかしが高いことが望ましい．発言やリアクションなどの情報にこれらの機能は参加者自らが用いる必要があり，対面会議

よって相手の状況を理解することができ，会議を円滑に進時のリアクションのように自然に発生するものとは異なる．

めることができる．これは近年盛んであるオンライン会議

そのため参加者に心理的負担を与えることになる．よってにおいても同じである．オンライン会議は場所を気にする

参加者のリアクションを自動でフィードバックするシステ

ことなく参加できるため，従来の対面会議に比べて会議へ

ムがあれば，情報開示のような負荷やリスクの影響なく，会の参加が容易になった．オンライン会議において参加度を議を円滑に進めることができる．

上げるために効果的な方法はカメラとマイクを ON にする

しかしカメラ OFF でのオンライン会議においてはリアクことである．カメラを ON にすることで表情や頷きなどのションを伝えることよりもオンライン会議特有の問題を先

仕草を確認することができ，相手の反応を理解することがに解決すべきである．1 つ目はカメラを OFF にすることに出来る．つまり参加者の情報を対面会議同様に得ることがよって参加者の緊張感が減ることである．対面会議ではオできる．

ンライン会議のカメラほどではないが，他の参加者に見らしかしオンライン会議中にカメラとマイクを ON にするれているかもという緊張感を少なからず与えることができことは参加者に測定れている・監視されているなどの印象る．しかし，オンライン会議でカメラを OFF にすると他者を与えてしまう．そのため対面会議よりも心理的な負荷がの視線が完全にカットされるため，会議への集中力が減っ大きくなる．さらに話し手・聞き手ともに無意識のうちにてしまうことがある．2 つ目は認知資源が他のことに奪わ自然な振る舞いが阻害されることや心理的な緊張感によるれやすいことである．オンライン会議に使用しているデバ

疲れも懸念される．会議などのコミュニケーションにおいイス (PC やタブレット，スマートフォンなど) を前に置いて心理的な安全性を確保することは会議を活発にする上でていることによってポップアップ通知やその他の機能に気も会議の質を高める上でも大切である．

が散ってしまう．また個々の作業空間によってはデバイス

上記の問題を解決するにはカメラとマイクを OFF にするの外にも気が散るものが存在し，注意が別の方向に向いて方法が考えられる．カメラを OFF にすることによって自分しまうことがある．

と相手の顔が見れなくなり，心理的負担を減らすことがで以上のことからリアクションを自動で伝えるシステムのきる．しかし，カメラやマイクを OFF にするとノンバーバ

開発より先にオンライン会議中に他所にそれる注意を引きル情報 (身振り・手振り，息遣い，視線，布ズレ音，椅子に戻すシステムが必要である．

座り直す音など) が欠落し，他の参加者の反応を理解するこ

Arakawa らは，ビデオベースの学習において非集中状態とが困難になる．その結果会議を円滑に進めることが難しを音声変化によって再び集中状態に戻す手法を提案していくなり，会議の質が低下してしまう．

る [1]．Mindless Attractor は実験参加者の視線によってビ

カメラやマイクを OFF でもリアクションを伝えるために

†1
†2
†3
†4

デオへの集中力を測定しており，PC から目線が外れている(スマホなどを見ている) 場合には，ビデオ音声のピッチを変化させることで集中状態に引き戻している．しかし上記の手法ではオンライン会議への参加と PC 上での内職 (ネッ

TOMOKI JOYA, Kyushu University
KOYA NAMBA, Kyushu University
YUGO NAKAMURA, Kyushu University
YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University

トサーフィンや動画視聴) を識別することが困難である．ま123

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
た音声変化に用いているのはピッチだけであり，音声変化

メラを用いる手法は外部センサを新しく導入する必要がな

そこで本研究では，オンライン会議において参加者の PC

要がある．また，オンライン会議ではカメラをオフにする

いため手軽に実施できるが，カメラの画角に顔を収める必が 1 種類だけであると馴化してしまう可能性がある．

こともあり，その場合は自分がカメラの画角内に収まって情報からオンライン会議への集中状態を推定し，その状態いるか確認することができない．

に応じて音声を変化させ，参加者をオンライン会議へと注

そこで本研究では CPU 使用率やマウスの挙動などのユー意を引き戻す手法を提案する．オンライン会議への集中状態を推定するために用いるのは PC のプロセス情報だけでザの PC 情報に着目した．PC 情報を用いることで画角をあるため，カメラやマイクなどによる測定感を軽減するこ

気にすることなくデータを収集することが可能となる．本にプロセス情報によって PC 上での内職を識別することも取得し参加度を推定する．

オンライン会議の音声に対し，ピッチやリバーブといった

2.2. 非集中状態のユーザを集中状態に戻す研究

議への注意を引き戻すことができる．

について述べる．文献 [9] では視線情報から参加度を推定

し，ピッチやリバーブといった音声変換提示をすることで，画面上にアラートを表示する．文献 [10] ではプレゼン資料とができ，参加者に不快感を与えることがなくなる．さら研究では ActivityWatch [8] を参考にユーザの PC 情報をできる．また，非集中状態と推定された参加者に対しては，音変化をさせることにより，参加者に強制感を与えずに会次に参加度が低い聞き手に対してのフィードバック手法

オンライン会議中，非集中状態と推定された参加者に対参加者の注意を会議へ引き戻し，集中状態へ戻る効果があ
るかを明らかにするための評価実験を実施した．７名の実し，参加度が低い聞き手に対して試聴している動画を止めて上に四角形の枠を表示して聞き手に注意を促している．このような PC の画面に提示する手法では聞き手が PC の画

験協力者に対し，普段オンライン授業に参加するときと同面を見ている必要があるが，別の画面を見ている場合にはじ状況下において，ビデオ講演を聞いてもらった．音声変有効ではない．

換ありとなしの場合の集中状態時間を比較した結果，音声

そこで本研究では音による提示によって聞き手へフィー変換を体験した実験参加者５名中４名に対し，ビデオ講演

ドバックする．文献 [1] では，聞き手が聞く音声のピッチをへの集中時間割合が増加した．また，実験参加者は，ピッ変換することで無意識的に会議に集中するよう促す手法をづかなくとも，集中状態への復帰行動を取ることが確認で度が低い聞き手の参加度を向上させることを目標とする．

チやリバーブといった音声変換機能の詳細まで意識的に気提案している．本研究でも音声変換をすることにより参加

きた．

3. 提案システム

2. 関連研究

本章では，オンライン会議中において，注意が会議に向け

本章ではユーザの状態をセンシング技術によって取得られていない非集中状態にいる参加者を，会議へと注意が向する研究と，聞き手を集中状態に引き戻す研究について述いている集中状態に引き戻すシステムの概要について記す．

べる．

まずはじめに，3.1 節でオンライン会議における参加者の状

態や遷移について定義し，ターゲットとなる参加者の状態

2.1. ユーザの状態を認識する研究と目指すべき参加者の状態について述べる．次に，3.2 節でターゲットとなる参加者の状態のセンシング推定手法につユーザの集中状態を外部センサを用いて取得する研究がいて述べ，3.3 節でセンシング結果に基づいてシステムが参多く行われている [2, 3]．文献 [2] では，被験者が装着したウェアラブルデバイスから生理学的なデータを取得するこ

加者へどいういった介入をすべきかについて述べる．最後

では外部センサを PC に装着することで視線情報を取得しついて述べる．

に，3.4 節で上記要件を満たしたプロトタイプ開発の詳細にとで被験者の参加状態をセンシングしている．また文献 [3]また，本研究で提案するシステムの適応対象となるオンている．しかし，外部センサを使用するためにはコストがライン会議の想定環境について下記に記す．

かかる上に，会議のためにセンサを装着することは現実的・会議形式：先生（話し手）と生徒（聞き手）といったよではない．

オンライン会議で用いる PC に付属しているカメラでユーザの状態をセンシングする研究も行われている [4–7]．
文献 [4] ではオンライン講義を受講している学生の表情をうな役割が分かれている会議

・発表資料：あり．話し手は画面共有をしている

・ハードウェア：PC やスマートフォンといった視覚と聴覚機能を有するデバイス

PC のカメラで撮影し感情を分析している．文献 [5] では表・ソフトウェア：Teams や Zoom といったオンライン会

情に加えて頷きや眉の動きをセンシングしている．PC のカ

124

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図1

オンライン会議中における参加者の状態遷移

議システム

・参加者のマイクの状態：問わない

・参加者のカメラプレビュー：OFF

図2

3.1. オンライン会議における参加者の状態遷移

図 1 に示すように，オンライン会議における参加者の状

態は，非集中状態と集中状態に大別できる．

参加度を高めるための全体フロー

文では，デバイスは普段使用しているノート PC を想定し，非集中状態とは，参加者の注意がオンライン会議から外

代表的な非集中状態の行動として，内職作業を取り上げる．

れており，心身的な理由から集中度が低い・乱れている状

態，または会議システムを実行している機器の別のアプリ

3.2. 参加状態推定ブロック

実行している機器の外（参加者が置かれている環境) に認知

図 3 に参加状態推定ブロックの概要を示す．

議には直接関係のないアプリケーションを使用する（メーCPU 使用率・Active Window（PC 上で作業中や選択中の画面）・AFK 時間（マウスやキーボードを触っていない秒

ケーションに認知資源を割いている状態，会議システムを参加状態推定ブロックではユーザの参加状態を推定する．

資源を割いている状態を示す．代表的な行動としては，会

まずユーザの PC から PC 情報を取得する．PC 情報はルチェックや Web 検索），会議に参加せずにスマートフォンを操作するなどが挙げられる．

集中状態とは，オンライン会議に注意を向け，高いパ数）で構成されている．PC 情報を取得するプログラムはpython で記述しユーザの PC で動作させる．プログラムは

加者の状態を傾聴中・参加中の二つに分類することができ

次に取得したデータをそれぞれ前処理ブロックに入力

フォーマンスが発揮されている状態である．集中状態は参

1 秒毎に CPU 情報を取得し csv ファイルに書き込む．

る．傾聴中はその名の通り，話に耳を傾けている状態を示する．CPU 使用率データに対しては，全て値が 0 であるに書き込む・エモートを押すなどが挙げられる．

の CPU 使用率で正規化する．Active Window データに対す．参加中の代表的な行動としては，発話をする・チャット

CPU プロセスを削除した後に使用した Web 会議システム

図 1 に示したように，左側に行くほど場への参加度が低しては，使用した Web 会議システムかそれ以外かの 2 値にくなり会議への貢献が低下し，反対に右側へ行くほど場へ分類する．AFK データに対しては，閾値を設定して 2 値化の参加度が高まり，会議への貢献が向上すると言える．1 章

する．本研究では閾値は 3 秒とする．

でも触れた通り，我々は会議の参加者の場への参加度を高特徴量抽出ブロックでは前処理したデータを窓で区切り，めるため，会議の参加者をこの一番右側の参加中の状態へ

それぞれ特徴量を抽出する．本研究では窓サイズは 4 サンと促すことを目指したい．しかし先に挙げた様々な要因か

プル，スライド幅は 2 サンプルとする．CPU 使用率データ

ら参加者の集中が保たれず，参加者の注意がオンライン会からは最大値と最小値の差・標準偏差を計算する．Active

議から逸れて，非集中状態に落ちてしまうことがある．

そこで，オンライン会議の参加者の場への参加度を高める

ためには，図 2 のようにまず参加者の状態が集中・非集中状

CPU使⽤率態のどちらにあるのかを検出し，参加者の状態に応じて，”Active Window

施策 A：内職中の人を傾聴中のステートに押し上げる”と，”前処理ブロック

機械学習ブロック

正規化

特徴量抽出

AFK

施策 B：傾聴中の人のリアクションを増やして参加中の状

学習

PC情報

態に背中を押す”を使い分ける必要がある．これらの施策の参加
2値化

うち，本研究ではオンライン会議中に注意が逸れてしまう

多数決
不参加

参加者の注意を引きもどすシステムを提案する．また本論

図3

125

参加状態推定ブロックの全体像

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

4. 実験

Window と AFK データからは合計値を計算する．

機械学習ブロックでは教師あり学習を用いて特徴量からユーザの参加状態を推定する．正解ラベルは参加状態と不参加状態の 2 値である．機械学習モデルは限定しないが，本研究では lightGBM を用いた．

最後に推定されたラベルについて数サンプル毎に多数決

4.1. 参加度推定性能

参加度推定の機械学習モデルを作成するために, 教師デー

タ取得実験と評価用データ取得実験を行った. いずれの実

験でも，実験参加者のパソコンに「CPU 使用率」・「Active

Window」・「AFK」を取得するソースコードをインストー

をとり，最も個数が多かった状態を最終状態として出力す

ルし，コードを実行した状態で，Microsoft Teams を使用しる．本研究では 5 サンプル毎に多数決をとる．

たオンライン会議を行った.

まず教師データ取得実験のため，オンライン会議に入った

3.3. 施策 A: どのように参加者の注意を引き戻すのか

5 人の実験参加者に指定した行動をとってもらった. 参加している状態では「Teams の画面を真面目に見る」・「議事録施策 A の目的は，オンライン会議の非集中状態における参加者に対し，再びオンライン会議へ注意を向けさせるこをとる」・「Teams のチャットに質問を書く」の行動をしてとである．この際，我々が重要視するのは，参加者に対してもらった．不参加の状態では「ネットサーフィンする」
・「資

強制感を与えることなく，感情や心理に訴えかけてさりげ料を作成する」・「YouTube 動画を見る」などの行動をしてなく行動を促したいということである．よって，システムもらった. なお，パソコンを使用する以外の不参加状態はこの介入によって参加者が作業を中断する必要がある・不快

こでは取得していない.

な思いをするようなことは避けたい．また，オンライン会

次に評価用データ取得実験を行った．2 名の実験参加者を議では，非集中状態にある参加者は常に PC 画面を見てい参加している状態と不参加の状態に分け，オンライン会議

るとは限らず，PC 画面を見ていたとしても打ち合わせアプ室に入ってもらった．教師データ取得実験とは異なり，実リケーションではない他のアプリケーションを閲覧してい験参加者には指定した行動ではなく自由な行動をとってもる状況も考えられる．こういった状況下で，参加者に対して有効な提示をするには，視覚的な提示よりも聴覚提示の方が適していると考えた．先にも述べたが，文献 [1] では，聞き手が聞く音声のピッチを変換することで無意識的に会議に集中するよう促す手法を提案している．しかし，ピッらった．実際は，参加状態では「Teams の画面を真面目に見る」，不参加状態では「ネットサーフィンする」の行動があった．

取得した教師データを用いて 3.2 章の手順で機械学習モ

デルを作成した．前処理とアンダーサンプリングの結果，機チ変換は音声変換の開始と終了時に注意を惹くことはでき械学習モデルに使用したデータは参加状態と不参加状態いるが，変換中は馴化してしまい，効果としては不十分である

ずれも 1770 サンプルであった．作成した機械学習モデルをと予測されたため，音声のピッチ変換だけでなく，音声変換

評価データで検証したところ正解率は 0.776 であった．

中ずっと効果の持続性が期待できると考えられるリバーブ
変換に着目した．

4.2. 施策 A：予備実験

ピッチやリバーブ音声変換によって，参加者の注意をオ

3.4. 施策 A：プロトタイプ実装

ンライン会議に引き戻す効果があるかを検証するにあたり，

図 4 に提案手法の一連の流れを示す．我々は，非集中状

まず参加者がピッチやリバーブ音声変換に気づくかどうか，態と判定された場合には，会議の音声を変換するプロトタ

またその機能はシステムの挙動として受け入れられる（受イプ実装を行った．音声変換は 3 種類（ピッチ，リバーブ容性）のか，ピッチとリバーブ変換はどちらが効果的なのか

弱，リバーブ強）用意した．非集中時間の継続時間に応じて，ピッチ→リバーブ弱→リバーブ強と段階的に刺激の強度が変化するようにし，参加者が非集中状態になるごとに，繰り返されるようにした．オンライン会議システムに入力された話し手の音声を，仮想マイクを介すことで聞き手のPC にインストールされたプログラムに入力して音声変換を施す．

使用 OS は macOS のみを対象としており，音声変換はpedalboard，CPU 情報取得には psutil を用いた．PC 情報

は 1 秒間に 1 回取得し，音声変換は非集中状態の場合は 15

図4

秒に 1 回施した．

126

提案手法の一連の流れ

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）といった知見を得るための予備実験を行った．

4.2.1

4.3.2

タスク

実験参加者は，各自が普段使用しているノート PC 内の実験概要

音声変換データを 3 種類（ピッチ，リバーブ弱，リバーブ

打ち合わせアプリケーション（Teams）を通して，用意され強）用意した．14 名の実験参加者に対し，3 種類の音声変換データのうち 1 種類を体験するようにグループ分けした．
内訳はピッチ変換（5 名），リバーブ弱変換（5 名），リバー

ブ強変換（4 名）である．テスト中，実験参加者は変換された音声ビデオを学習するように指示された．

4.3.3

素材

15 分程度の UIST2019 のプレゼンテーション発表動画を用意し，実験参加者に学習状況を再現させた．

た音声を聴きながら，手元の PC で文章を読む作業を行っ

4.3.4

作業負荷や音声に対する印象についてのアンケート調査をファシリテータ 1 名と実験参加者 7 名は，共に九州大学のてもらった．テスト終了後に音声内容理解の確認テストと実験はファシリテータ 1 名と実験参加者 7 名で行った．

行った．

4.2.2

実験参加者

学生である．

実験結果

4.3.5

アンケート調査によって，ピッチよりもリバーブ音声変実験手順

実験参加者は，椅子に座り，机の上に PC を置き，有線換の方が気づきやすいという結果が得られた．また，テスのイヤホンまたはヘッドフォンを装着してもらい，普段オは，変換されていない音声を聞くときと比較して大きな変音声変換機能がある場合とない場合での，違いを比較する

ト中に変換された音声を聞くことによる認知負荷について

ンライン授業に参加するときと同じ状況下で実験を行った．

化は見られなかった．変換されていない音声と変換された

ため音声ビデオ学習を 2 回実施した．その際，順序効果を

音声を聞く場合を比較して，音声内容の理解度や参加者のなくすため，最初に音声変換機能を体験するグループと 2

手元 PC 画面でのタスクパフォーマンスに大きな違いは見回目で体験するグループに実験参加者を分けた．図 5 に実られなかった．

4.2.3

験の流れを示す．まずはじめに，実験参加者に，これから音声ビデオ学習を行ってもらう旨を伝えた (事前説明)．音

まとめと本実験に向けて

声ビデオ学習は 2 回に分けて行い，ビデオ学習後に作業負アンケート調査から明らかになった，ピッチよりもリバー

ブ変換の方が気づきやすいという結果から，音声変換した荷や音声に対する印象についてのアンケート調査を行った．

際に参加者に与える刺激の強度としてピッチ＜リバーブのすべてのテスト終了後，事後インタビューを行った．

関係があると考えられる．また，テスト中に変換された音声を聞くことによる認知負荷については，変換されていない
音声を聞くときと比較して変化はなかったことから，ピッチやリバーブによる音声変換提示が参加者の心理や感情を阻害することはないと言える．ピッチ変換は音変換の開始と終了時に注意を惹けるが，変換中は馴化してしまい，また

図5

元々の話し手の音声に依存する部分も重なって効果が不十分であることが明らかになった．一方でリバーブ変換にはその懸念がなく，音変換開始，終了時に注意を惹けるのはも

4.3.6

測定データ

音声ビデオ学習中は，参加者の PC の CPU 使用率，Ac-

ちろんのこと，音声変換中ずっと効果の持続性が期待でき

tiveWindow，AFK のログを採取した．学習後に行ったアると考えられる．よって，本実験では，非集中時間の継続時

ンケートについては，ポジティブ/ネガティブ感情の変化や間に応じて，ピッチ→リバーブ弱→リバーブ強と段階的に音声変換に気づいたか否かを調査した．すべてのテスト後

刺激の強度が変化するようにし，参加者が非集中状態になの事後インタビューによって，参加者の感想を集めた．

るごとに、繰り返されるようにした．

4.3.7

実験結果

図 6 に，音声変換機能なしとありの場合の集中状態時間割

4.3. 施策 A：本実験
4.3.1

実験の流れ

合の変化を示す．7 名の実験参加者のうち，複数回にわたっ目的て音声変換を体験したのは 5 人（ID:3,4,5,6,7）であった．

予備実験の結果および得られた知見を踏まえ，オンライ

図 6 のグレー色で示した 2 名（ID:1,2）はテスト中ずっと集

ン会議において参加者が別アプリケーションに認知資源を中していたため，音声変換機能をほとんど体験しなかった．

割いている状態において，音声変換提示が，参加者の注意を

音声変換を体験した 5 人中 4 人が，音声変換提示をするこ

引き付けて別アプリケーション作業を中断させる効果があとで，音声ビデオへの集中時間の割合が上がった．また，音るか否かを明らかにするための実験を行った．

声ビデオへの集中状態へ戻ったのは，リバーブ変換発動時

127

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）が最も多く，ピッチ変換だけでは音声ビデオへの集中状態

5. おわりに

実験参加者 7 人中 2 人が，音声変換に気づき，残りの 5 名

ことなく参加者を集中状態にする手法を提案した．そのたに戻らなかった．また，テスト後の事後インタビューから，は気づかなかった．音声変換を体験した 5 人中，リバーブ

本研究ではオンライン会議においてカメラを ON にするめの第一歩として内職中の人を傾聴中のステートに押し上変換機能に気づいた人は 1 人しかいなかった．実験参加者

げる手法（施策 A）の有効性を検証した．提案手法では，まず7 人中 2 人が，音が変化した際に Teams 画面を確認したと参加者の PC から取得した CPU 使用率，Active Window，

コメントした．音声変換による，ポジティブ/ネガティブ感

AFK 情報を機械学習モデルに入力し参加状態を推定する．

情の大きな変化は見られなかった．

次いで非集中状態と判定された参加者の音声に対してピッチシフト，リバーブの加工を施す．実験の結果より，音声変換を体験した実験参加者 5 名中 4 名に対し，ビデオ講演への集中時間割合が増加したこと，音声変換を施しても無意

識的に実験参加者を集中状態へ復帰できることを確認した．
今後は，傾聴中の参加者のリアクションを増やして参加中の状態に背中を押す手法（施策 B）について取り組む予定で
ある．

図6

4.3.8

謝辞

本稿の研究を行うに際し，ご助言いただいたソニーグルー

実験参加者の集中時間割合の変化

プ株式会社川名氏，森氏，朽木氏に感謝の意を表する．

参考文献

まとめと今後の課題[1] Arakawa, R. and Yakura, H.: Mindless Attractor: A
False-Positive Resistant Intervention for Drawing Attention Using Auditory Perturbation, Proceedings of the2021 CHI Conference on Human Factors in Computing
Systems, pp. 1–15 (2021).
[2] Di Lascio, E., Gashi, S. and Santini, S.: Unobtrusive
Assessment of Students’ Emotional Engagement during
Lectures Using Electrodermal Activity Sensors, Vol. 2,
No. 3 (online), 10.1145/3264913 (2018).
[3] Yao, N., Brewer, J., D’Angelo, S., Horn, M. and Gergle, D.: Visualizing Gaze Information from Multiple
Students to Support Remote Instruction, Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems, CHI EA ’18, New York, NY, USA,
Association for Computing Machinery, p. 1–6 (online),
10.1145/3170427.3188453 (2018).
[4] Yao, N., Brewer, J., D’Angelo, S., Horn, M. and Gergle, D.: Visualizing Gaze Information from Multiple
Students to Support Remote Instruction, Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems, CHI EA ’18, New York, NY, USA,
Association for Computing Machinery, p. 1–6 (online),
10.1145/3170427.3188453 (2018).
[5] Murali, P., Hernandez, J., McDuff, D., Rowan, K.,
Suh, J. and Czerwinski, M.: AffectiveSpotlight: Facilitating the Communication of Affective Responses from
Audience Members during Online Presentations, Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’21, New York, NY,

音声変換を体験した 5 名中 4 名に対し，音声ビデオへの集中時間割合が増加する結果が得られたことから，本シス
テムによる音声変換提示は，参加者の注意を惹き戻す効果があると言える．音声ビデオへの集中状態へ戻ったのは，リバーブ時が多かった理由としては，実験参加者が，そもそもピッチ変換に気づいていない可能性が高い．本実験で使用したプロトタイプは，ピッチ変換時の音声の変化量が小さかったために参加者に気づかれにくかったことや，実装の都合上，変換時にノイズ（ぷつぷつ途切れる音）が混ざってしまったことが原因と考えられる．音声変換を体験した

5 人中，リバーブに気づいた人は 1 人だけだったが，意識的に気づいてなくとも実際に集中状態への復帰行動は複数の実験参加者の間で観測されていた．最後に，音声変換によるポジティブ/ネガティブ感情の大きな変化は見られなかったことから，本システムによる音声変換に対する参加者の受容度（受け入れやすさ）に関しては問題ないレベルであったといえる．

今後の課題としては，まず今回の本実験におけるピッチ音

声変換時にノイズが混ざってしまったことで，純粋にピッチ変換だけの効果ではなく，ピッチ＋ノイズの効果になってしまった点が挙げられる．また，音声変換提示は，話し手の声の性質や聞き手との関係性（聞き手にとって面識のない人が発表する際はより気づきにくくなる可能性），参加者が使用しているヘッドフォンの性能，出力方法（ヘッドフォ
ン or スピーカ) といった外部環境に注意する必要がある．

128

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
USA, Association for Computing Machinery, (online),
10.1145/3411764.3445235 (2021).
[6] Watanabe, K., Soneda, Y., Matsuda, Y., Nakamura, Y.,
Arakawa, Y., Dengel, A. and Ishimaru, S.: Discaas: Micro behavior analysis on discussion by camera as a sensor,
Sensors, Vol. 21, No. 17, p. 5719 (2021).
[7] Chen, C., Arakawa, Y., Watanabe, K. and Ishimaru,
S.: Quantitative Evaluation System for Online Meetings
Based on Multimodal Microbehavior Analysis, Sensors
and Materials, Vol. 34, No. 8, pp. 3017–3027 (2022).
[8] : ActivityWatch, https://github.com/ActivityWatch/
activitywatch.
[9] D’Mello, S., Olney, A., Williams, C. and Hays, P.: Gazetutor: A gaze-reactive intelligent tutoring system, International Journal of human-computer studies, Vol. 70,
No. 5, pp. 377–398 (2012).
[10] Sharma, K., Alavi, H. S., Jermann, P. and Dillenbourg, P.: A Gaze-Based Learning Analytics Model: InVideo Visual Feedback to Improve Learner’s Attention in
MOOCs, Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics amp; Knowledge, LAK ’16,
New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, p. 417–421 (online), 10.1145/2883851.2883902(2016).

129

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

スマートウォッチによる煩わしさを低減する
通知タイミングの推定方法に関する検討神田琢也† 高橋公海†
NTT 社会情報研究所†

宮島麻美†

CureApp HT (CureApp Inc., Tokyo, Japan)5 など医療機器認定

概要されたヘルスケアアプリが登場し注目を集めている．これ

健康行動を促すことを目的として，多くのヘルスケアア

らの DTx は主にスマートホンやスマートウォッチなどのデプリケーションで Push 通知が活用されている．Push 通知

バイスを用いたアプリを活用し，疾病患者の生活習慣や行はユーザに行動を促す上で有用である一方，そのわずらわ動に変化を生じさせるよう促すことにより，治療効果をもしさによってアプリの利用をやめてしまうケースも多く見たらすことを目的としている．このように，ヘルスケアア

られる．こういった通知の煩わしさを低減させる方法の一

プリで個人の生活習慣や行動に変化をもたらすことが，今つとして，行動の切り替わりのタイミング (breakpoint) に後，健康状態の改善・維持においてさらに大きな役割を果通知をするという方法が挙げられる．そこで本研究では，たすことが予想される．

breakpoint を検出しそのタイミングで Push 通知を送ること

しかし，ヘルスケアアプリの課題としてユーザの利用がで煩わしさを低減させることを目指し，スマートウォッチ

継続しないことやエンゲージメントの低さが指摘されていのセンサ情報を用いて機械学習で breakpoint を推定する方る [2] ．継続率を低下させる可能性のある主要な要因の一法を検討し，予備実験でその有効性を検証した．

つとして，具体的にはヘルスケアアプリからの Push 通知が挙げられる．ヘルスケアアプリにおける Push 通知は，

1.

内容とタイミングが適切である場合，アプリユーザの満足

はじめに度の向上に寄与すると言われている [3, 4]．一方で，内容

高齢化社会や COVID-19 の影響により，人々のヘルスケ

やタイミングが適切でなかった場合や，頻度が高すぎる

アへの注目は近年ますます向上している．スマートホン

Push 通知はユーザの満足度を低下させ，アプリを削除してや，スマートウォッチなどウェアラブルデバイスの普及にしまう可能性があると指摘されている [4, 5] ．ヘルスケア

伴い，それらのデバイスを活用し，個人の健康管理を行う

アプリでは健康に関わる情報提供や健康行動のリマインダ

Fitbit (Fitbit Inc., San Francisco, CA, USA) 1 や Apple Health

する際に Push 通知が使われることが多く，健康行動を促(Apple Inc., Cupertino, CA, USA)2 , Google fit (Google Inc.,す際に重要な機能の一つである．そのため，その煩わしさ

Mountain View, CA, USA)3 などに代表される健康行動を促を低減させることは，多くのヘルスケアアプリの改善につすモバイルヘルスケアアプリケーションが多く登場していながることが期待できると我々は考えている．また，ヘルる．

スケアアプリが対象としている健康行動の内容に関わら

IQUVIA の 2021 年の調査 [1]によれば，現在 350,000 をず，広い範囲のヘルスケアアプリへの応用が可能であるこ超えるヘルスケアアプリが利用可能であり，毎日約 250 個とから通知の内容ではなく，タイミングに着目して研究をの新しいへルスケアアプリがリリースされている．こうい

進める．

ったヘルスケアアプリはアプリユーザの健康管理に対する本研究では，ヘルスケアアプリの Push 通知のタイミン

手間を削減し，健康の維持や疾病の予防に対して大きく寄グに着目し，スマートウォッチのセンサデータを活用して与すると考えられている．

Push 通知の適切なタイミングを自動的に推定する手法を検また，個人の健康管理という目的だけでなく，新しい疾討とする．スマートウォッチでセンシングしたデータを用

病の治療手段として Digital Therapeutics (DTx) が注目されいることで，従来のスマートホンなどのデバイスを活用している．医薬品のように薬事承認を必要とし，医師の管理た手法と比較して，適切なタイミングをより高頻度で検出

下で疾病患者自身が使用する治療目的のプログラムであできる可能性がある．本稿では適切な通知タイミングを推る．日本でもニコチン依存症改善アプリの CureApp SC(CureApp Inc., Tokyo, Japan)4定することを目的とし，スマートウォッチのセンサ情報をや高血圧治療アプリの用いた機械学習による推定手法の有効性の検証を行った．
1 https://www.fitbit.com/
2 https://www.apple.com/jp/ios/health/3 https://developers.google.com/fit/
4 https://sc.cureapp.com/d/
5 https://cureapp.co.jp/productsite/ht/

Study on Estimation Method of Notification Timing by Smartwatch to Reduce
Annoyance†1 TAKUYA KANDA, NTT Social Informatics Laboratories.
†2 MASAMI TAKAHASHI, NTT Social Informatics Laboratories.
†3 ASAMI MIYAJIMA, NTT Social Informatics Laboratories.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan130

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

予備実験として実験参加者 11 名の通常の業務時のスマ用した際の breakpoint の検出手法の検討を行った [13] がートウォッチのセンサ情報と適切な通知タイミングと考え挙げられる．[13] における実験の一部としてスマートウォ

られる breakpoint のアノテーションデータを収集し，Long

ッチ画面のタッチなどの UI 操作と，スマートウォッチに

Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた機械学習搭載されているセンサ情報をもとにした行動認識 API を活

モデルを構築し推定の精度の検証を行った．その結果機械用し「立つ」，「座る」などの行動を認識し，認識された行学習による breakpoint の推定に対する一定の有効性を確認

動の切り替わりから breakpoint を推定する手法を提案し

した．

た．

2.

関連研究

2.2 先行研究と本研究の違い
本研究では breakpoint を検出しそのタイミングで Push 通

2.1 Breakpoint を活用した通知の煩わしさの低減手法

知を送ることで煩わしさを低減することを目指し，スマー

Push 通知の煩わしさを低減させる手法の研究として，時トウォッチなどのリスト型デバイスに一般的に搭載されて間帯や場所，一週間のどの日か，Bluetooth で検出したユー
ザ間の距離，電話・SMS のログに着目した手法など多くのいる加速度センサとジャイロセンサの情報をもとに，高頻先行研究が存在する [6] ．先行研究の中でも主要なアプロ

度で breakpoint を検出する手法の検討を行う．
行動認識を活用した breakpoint の推定手法は「立つ」，

ーチの一つとして breakpoint に着目にした手法が挙げられ「座る」といった行動認識 API などのシステム側が検出する．breakpoint は心理学分野における概念であり，「意味がる対象として事前に設定された行動のカテゴリ間の切り替ある自然な行動が終わり，新たな行動が始まったタイミン

えタイミングで breakpoint を検出することができる．しかグ」と定義されている [7] ．この breakpoint に通知を送る

し，事前に設定された行動のカテゴリだけでなく，ほかのことで，通知によって起きる悪影響が軽減されているとい種類の行動を切り替えたタイミングでも breakpoint が発生

う結果がいくつかの先行研究で示されている [8~15]．

することが想定され，これらの breakpoint の検出が可能に

Iqbal ら[8~11]はオフィス作業をさせた際にパソコン上のなれば，Push 通知のタイミングを breakpoint まで遅延させクリックなどのイベント情報をもとに breakpoint を推定す

る煩わしさ低減の手法が適用しやすくなると考えられる．

るミドルウェアの Oasis を提案し，Oasis による breakpoint

そこで，加速度センサやジャイロセンサから得られる情の検出とその通知の煩わしさを低減させる効果を検証し報に対して，行動認識を活用した breakpoint の検出ではな

た． Oasis では実験参加者の作業中の動画をもとに，そのく，センサ情報に対して行動認識を活用せず，直接作業に関する専門家がアノテーションをすることによってbreakpoint を推定する方法の検討を行う．本稿ではまず基breakpoint の機械学習を行っている．

礎検討として，機械学習による breakpoint の推定手法を構Okoshi ら [12~15] はモバイル端末を対象に，breakpoint

築し，予備実験でその有効性の検証を行う．

を検出する手法を提案している．これらの研究ではスマー
トホン操作（アプリの起動，スワイプなど）やセンサ情報をもとにした行動認識 API の認識結果をもとに breakpoint3.

を検出する手法の提案を行っている．

実験手順

3.1 データ収集

Breakpoint を活用した Push 通知の煩わしさを低減させる

機械学習による breakpoint の推定に用いるデータ収集の手法は，Push 通知を breakpoint が検出されるまで遅延させために，研究業務に従事している社員 11 名を募集し，業ることによって，Push 通知の煩わしさを低減させている．

務中のスマートウォッチのデータと業務の様子を撮影しそのため，検出できる breakpoint の頻度が低いと，必要なた． 実験参加者は実験の説明を受けたのち，実験参加にタイミングに Push 通知を送ることができない可能性があ

関する同意書にサインした．その後，利き手ではない方のる．

手首にスマートウォッチの Fitbit Sense (Fitbit Inc., San

パソコンやスマートホンなど多くのデバイスでFrancisco, CA, USA) を装着し，Fitbit Sense 上に Fitbit SDK

breakpoint を推定する手法が提案されている [8~15] が，こ(Fitbit Inc., San Francisco, CA, USA) を用いて実装された加れらのタイミングの推定は実験参加者がデバイスを扱って速度と角速度を記録するアプリを起動した．データ収集実

いる，もしくは身に着けている状態を前提とした手法であ験時の構成を図 1 に示す．

る．スマートウォッチは体に密着しているデバイスである

アプリの起動後参加者の作業の様子がわかる角度で動画ことから，breakpoint をより高頻度で検出できる可能性がの撮影をはじめ，通常の業務を 1 時間実施するよう依頼しある．

た．データ収集時の Fitbit に搭載された加速度と角速度のスマートウォッチを活用して breakpoint の検出を行った

データは Bluetooth を経由し，スマートホンの Google Pixel

研究としてスマートウォッチとスマートホンを併用して使5a (Google Inc., Mountain View, CA, USA) 内のサーバに送信ⓒ2023 Information Processing Society of Japan131

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムされた．また，実験参加者が作業をしている様子の撮影にされたタイムステップを Breakpoint クラス，無いと記録さは Insta 360 ONE RS (Arashi Vision Inc., Shenzhen, China) をれたタイムステップを Not Breakpoint クラスとした．

用いた．実験中にデータ収集システムに不具合が生じた場
合は，実験参加者に作業を中断してもらいデータ収集シス
テムの再起動の実施を依頼した．

Insta360
・動画撮影
実験参加者

Fitbit Sense
・加速度
・ジャイロ
・時刻

パソコン
• データ取得状況の把握

図 2 ELAN によるアノテーションの画面例

Google Pixel 5a・データ転送（HTTPサーバー）

4.
機械学習による breakpoint 推定モデルの構築
4.1 センサデータの前処理

図 1 データ収集実験時の構成

スマートウォッチの Fitbit Sense から得られた 3 軸の加速度センサ及び 3 軸の角速度のデータには欠損値が存在した

3.2 Breakpoint アノテーションデータの作成
各実験参加者の作業動画に対して，アノテーター2 名にため，前後の平均値を算出して補完した．欠損値補完処理

アノテーションデータの作成を依頼した．アノテーションを行った後，実験参加者の体の動きの情報をより，学習デ

データの作成には音声・映像アノテーションツールであるータに反映するために，加速度センサのデータに対してロ

ELAN 5.8 [16] を用いた．アノテーターはデータ収集実験

ーパスフィルタを用いることで重力加速度の影響を除去す
る処理を行った． また，重力加速度の影響を除去した加に参加しておらず，なおかつ ELAN 5.8 の操作方法に精通

速度センサから合成加速度の算出を行った．

しているものに依頼した．アノテーターはデータ収集実験
参加者の作業動画を視聴しながら，一定の間隔で分割され4.2 センサデータの特徴量選択

た動画の期間（タイムステップ）において breakpoint の発

4.1 項までの前処理を施した加速度 (x, y, z)，合成加速

生を記録した． Iqbal ら[8~11]の実験では breakpoint の有無だけでなく，発生した breakpoint を 3 段階の粒度 (Course,

度，角速度 (x, y, z) のデータに対して，学習に用いる特徴

Medium, Fine) に分類したアノテーション方法を実施した量として，タイムステップごとに以下の値を算出した．
⚫

平均値

⚫

中央値

⚫

最大値

ノテーターには下記の文面でアノテーションを依頼した．

⚫

最小値「実験参加者が作業している動画を見ていただきながら

⚫

標準偏差

が，本稿では breakpoint の発生自体を機械学習で推定可能か検証を行うために breakpoint の有無のみを記録した．
本実験ではタイムステップの間隔を 2 秒と設定した．ア

スマートウォッチ上のデータ収集アプリの不具合により，Breakpoint をアノテーションして頂く作業になります．
（※Breakpoint：意味がある自然な行動が終わり，新たなスマートウォッチのセンサ情報が記録できていないタイム

行動が始まったタイミング）．具体的には動画を見ていてステップを排除した結果，各実験参加者のデータに含まれ実験参加者が行動を切り替えたと感じたタイミングにフラるタイムステップ数は表 1 のようになった．

グを入れてください．どう感じたかを知りたいので，正解や間違いはありません．
」
アノテーション作業完了後，アノテーターごとに判断に偏りがある可能性を考慮して，2 人のアノテーターがいずれも breakpoint があると記録したタイムステップもしくは，一つずれたタイムステップに breakpoint があると記録ⓒ2023 Information Processing Society of Japan132

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

表 1 Not Breakpoint クラス，Breakpoint クラスのNot
アノテーション Breakpoint

タイムステップの数
実験参加者

Not Breakpoint

Breakpoint

Not
Breakpoint

Not
Breakpoint

Breakpoint

合計

ID

LSTMブロック

P1

1327

16

1343

P2

1701

11

1712

P3

1256

2

1258

P4

864

2

866

P5

1504

13

1517

P6

1524

20

1544

P7

1733

5

1738

P8

1444

6

1450

P9

1491

28

1519

P10

1747

2

1749

P11

1756

14

1770

合計

16347

119

16466

センサデータ

・・・

LSTM

LSTM

加速度
角速度

加速度
角速度

加速度
角速度

t+1

t+N

LSTM

実験参加者の作業の様子

タイムステップtt+N+1

図 3 入力データと予測対象のタイムステップとの関係
4.4 評価実験参加者 11 名のデータに対して Leave One Person Out(LOPO) 法を用いて学習を行い，モデルの推定精度を評価
した．評価に用いたハイパーパラメータを表 3 に示す．

4.3 機械学習モデル

表 3 ハイパーパラメータ

スマートウォッチのセンサデータをもとに各タイムステ

32

ップの breakpoint の有無を推定するため，4.2 項までの処理

バッチサイズを施したタイムステップごとの特徴量を入力とした，機械

エポック数

20

学習モデルを作成した．機械学習のモデルを選択する際に確信度の閾値

0.95

はロジスティック回帰や Support Vector Machine (SVM)，勾なお，加速度，角速度のデータが取得できていなかった

配ブースティングなど複数の手法を検討したが，最終的にテスト検証で精度の良かった Long Short-Term Memory

タイムステップは学習時もテスト時も除外した．学習時の(LSTM) ネットワークを選択した．本実験で使った LSTM

モデルのばらつきを考慮し，学習モデルを 10 回作成し，の構造を表 2 に示す．作成した機械学習モデルは入力としそれぞれの予測結果の評価指標 (Accuracy, Precision, Recall,

た特徴量の次のタイムステップに breakpoint が存在する

F1 値) の平均値を算出した．表 4 に各実験参加者のデータ(Breakpoint クラス)，存在しない (Not Breakpoint クラス)に対する各評価指標の平均値を示す．また，図 4 に各実験

かの 2 値分類を予測結果として出力した．入力データと予参加者のデータに対する予測結果の評価指標の箱ひげ図を

測対象のタイムステップの関係を示したものを図 3 に示示す．

す．また，Breakpoint クラスと Not Breakpoint クラスの比率
表 4 評価指標の平均値に大きな偏りが生じているため，クラスごとの重みを考慮した係数をかけた学習を行った [17]．
表 2 モデルの構造

Accuracy

Precision

Recall

F1 値

P1

1.00

0.99

0.86

0.88

P2

0.99

0.78

0.89

0.78

入力サイズ

7×5

P3

1.00

1.00

1.00

1.00

入力タイムステップ

30

P4

1.00

0.81

0.90

0.84

LSTM の次元数

10

P5

0.99

0.77

0.85

0.76

活性化関数

Sigmoid 関数

P6

0.90

0.88

0.84

0.77

全結合層

1

P7

1.00

0.64

0.78

0.65

最適化手法

Adam

P8

0.99

0.89

0.73

0.79

損失関数

Binary Cross Entropyⓒ2023 Information Processing Society of Japan
133

P9

0.99

0.77

0.84

0.77

P10

1.00

0.95

1.00

0.97

P11

1.00

0.90

0.86

0.87

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

Accuracy

Precision

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0.0

0.0

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

実験参加者ID

実験参加者ID

Recall

F1値

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0.0

0.0

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11

実験参加者ID

実験参加者ID

図 4 各実験参加者のデータに対する予測結果 (Accuracy，Precision，Recall，F1 値)

5.

が少なかったため，LOPO 法で評価するために学習データ

考察から排除した．そのため，作業内容がほかの実験参加者の5.1 Breakpoint の推定精度に関して

データと大きく異なる P9 のデータに対する予測結果の精

Accuracy は全体的に高かったが，これは Not Breakpoint

度がほかの実験参加者のデータと比較して低くなったと考クラスと Breakpoint クラスの比率に大きな偏りが生じていえられる．

たためであると考えられる．Precision と Recall に関しては

本研究は Push 通知の煩わしさを低減させることを目的

Accuracy ほど高い精度での予測はできなかったが，ある程としている．煩わしくないタイミングを煩わしいタイミン

度の精度で予測ができたためスマートウォッチのセンサ情グと誤推定しても，アプリユーザは煩わしいと感じない．

報を用いた機械学習による推定手法に一定の有効性がある

一方で，煩わしいタイミングを誤って煩わしくないタイミ

ことが示唆された．

ングであると誤推定し，Push 通知をするとアプリユーザに

Precision と Recall に関しては実験参加者のデータごとに煩わしいと感じさせてしまうことが想定される．そのたも大きな差が出ている．P9 のデータに対する予測精度がめ，煩わしいタイミングに通知をしないという観点から，

Precision，Recall ともにほかの実験参加者のデータと比較

Recall の精度の向上よりも Precision の精度の向上がより重して低い結果が得られた．ほかの実験参加者はデータ収集要であると考えられる．

中の作業がパソコン作業であったのに対して，P9 のデータ
収集実験時の作業にはパソコン作業以外の作業も多く含まれていた．今回の実験では Breakpoint クラスの学習データⓒ2023 Information Processing Society of Japan134

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

5.2 Breakpoint をアノテーションする作業におけるアノテ

る．また，本実験の参加者は普段からデスクワークを行っーター間の個人差ている研究者であり，作業の内容や実験参加者の属性とし

本実験ではデータ収集実験で撮影した実験参加者の作業て偏りが生じていたため，全てのオフィスワーカーで本手

動画に対して 2 人のアノテーターにアノテーションを実施

法が有効であるかどうかは実験の範囲外である点は留意す

してもらった．各アノテーターの Breakpoint クラスと Not

る必要がある．

Breakpoint クラスの数を比較したものを表 5 に示す．アノ
テーターをそれぞれ A1, A2 と記載する．同じ実験参加者の6.

作業動画であっても，P2，P3，P4 のアノテーションデー

結論・今後の展望

タは各クラスのアノテーションの数が大きく異なってい

本稿では，ヘルスケアアプリの Push 通知の煩わしさをた．一方で，Breakpoint クラスであるとアノテーションし低減させることを目指し，適切な通知タイミングの推定にているタイムステップは同一，もしくは隣り合った前後の取り組んだ．Push 通知の煩わしさを低減させる手法の中でタイムステップであった．アノテーター間で Breakpoint のも breakpoint を活用した手法に着目し，常時アプリユーザ

数に差が生じた理由は Iqbal らの研究 [13~16] で指摘されに装着されているスマートウォッチのセンサデータを用いて LSTM ネットワークを活用した機械学習モデルでている breakpoint の粒度による影響であると我々は考えている．アノテーションデータ作成後にアノテーションを付

breakpoint を推定する手法を構築し，予備実験で検証を行与した基準など感想をアノテーターに尋ねたところ，A2った．

のアノテーターからは「視線が大きく作業から外れた場合

予備実験では，デスクワーク時のスマートウォッチのセは breakpoint と判断した」というコメントがあり，A1 のア

ンサデータの収集と breakpoint のアノテーションを行い，ノテーターからは「視線が作業から外れた場合もその後作収集したセンサデータとアノテーションデータから LSTM

業が継続していた場合 breakpoint とは判断しなかった」と

ネットワークを活用したモデルで推定が可能かという検証コメントがあった．これは，アノテーターごとに，を行った．その結果，今回の収集データでは比較的高い精

breakpoint だと認識する場面に差異があるのではなく，ア度で breakpoint を推定することができたことから，スマー

ノテーションした際に粒度が小さいものでも Breakpoint ク

トホンやスマートウォッチの行動認識 API などを活用せラスであるとアノテーションを付与したかどうかの差異でず，スマートウォッチに搭載された加速度センサやジャイあるように見受けられる．

ロセンサの情報から直接 breakpoint を推定する手法が有効である可能性が示唆された．

表 5 アノテーターごとの各クラスの今後は，さらに多く，多様な実験参加者からの作業時のアノテーション数の比較

データ収集を行い検証する必要がある．また，本実験で実Not Breakpoint

施した参加者は通常からデスクワークを行っている研究者

Breakpoint

であり，参加者の属性としては偏りがある．そのため，参

A1

A2

A1

A2

P1

1318

1319

25

24

P2

1701

1667

11

45

P3

1256

1230

2

28

P4

862

829

4

37

P5

1502

1499

15

18

P6

1514

1524

30

20

P7

1733

1724

5

14

P8

1442

1431

8

19

アノテーションを行ったが，アノテーター間でアノテーシ

P9

1491

1504

28

15

ョンを付ける数に大きな差が発生していた．これは個人の

P10

1747

1743

2

6

主観に基づいてアノテーションを付けていることから，

P11

1756

1747

14

23

breakpoint だと判断するアノテーターの基準に差があった

合計

16322

16217

144

249

ためであると考えられる．今後，大規模な実験や実用化を加者の属性をより広げた実験をしたいと考えている．実験で対象とした行動に関しても，デスクワークと限られたシ
チュエーションであることから，さらに多様なシチュエー
ションでデータ収集を実施したいと考えている．また，これまでの先行研究との組み合わせを行うことで，Push 通知
によってより効果的に発生する煩わしさを低減することが可能になるのではないかと考えている．
アノテーションに関しては，今回 2 人のアノテーターが考える上では，さらに多くのアノテーションデータが必要になると考えられ，一人のアノテーターが大量の

5.3 本研究の適用範囲
本稿の実験ではオフィスのデスクワーク時の作業に関す

breakpoint のアノテーションデータを作成することは現実るデータを収集した検証であったため，今後はさらに生活的ではないことから，複数人のアノテーターがアノテーシの様々なシーンに適用範囲を広げていきたいと考えていョンデータを作成することが考えられる．そのため，アノⓒ2023 Information Processing Society of Japan135

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

テーター間のアノテーションに差が生じないようなアノテ

interactive tasks, Proc. SIGCHI Conference on Human Factors inーション方法を検討していきたい．

Computing Systems (CHI ’07), pp. 697–706 (2007).
[10] Iqbal, S. T. and Bailey, B. P.: Investigating the effectiveness

将来的には，機械学習モデルを実際にスマートウォッチ
上に実装し，breakpoint を検出した際に Push 通知することof mental workload as a predictor of opportune moments for

によって，その煩わしさが低下するかを実際に検証するこinterruption, Proc. 05 Extended Abstracts on Human Factors inとを検討している．また，煩わしさを低減させることによComputing Systems (CHI EA ’05), pp. 1489–1492 (2005).

る，ヘルスケアアプリの継続利用率の変化や，健康行動を[11] Iqbal, S. T. and Bailey, B. P.: Leveraging characteristics of促すリマインダの Push 通知をアプリ利用者が受け取った

task structure to predict the cost of interruption, Proc. SIGCHI

際の健康行動の実施率を調査することで，行動の変化にどConference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’06),の程度繋がるかを検証する必要があると考えている．

pp. 741–750 (2006).

7.

[12] Okoshi, T., Ramos, J., Nozaki, H., Nakazawa, J., Dey,

参考文献

A. K. and Tokuda, H.: Attelia: Reducing user’s cognitive[1] IQVIA INSTITUTE FOR HUMAN DATA SCUENCE,

load due to interruptive notifications on smart phones,

Digital Health Trends 2021: Innovation, Evidence, Regulation,

Proc. 2015 IEEE International Conference on Pervasive

and Adoption (online), available from

Computing and Communications (PerCom), IEEE, pp. 96–<https://www.iqvia.com/-/media/iqvia/pdfs/institute-104 (2015).

reports/digital-health-trends-2021/iqvia-institute-digital-health-[13] Okoshi, T., Ramos, J., Nozaki, H., Nakazawa, J., Dey,

trends-2021.pdf>, (accessed 2023-02-13).

A. K. and Tokuda, H.: Reducing users’ perceived mental effort[2] Amagai, S., Pila, S., Kaat, A., Nowinski C. and Gershon, R.:

due to interruptive notifications in multi-device mobile

Challenges in Participant Engagement and Retention Using

environments, Proc. 2015 ACM International Joint Conference on

Mobile Health Apps: Literature Review J Med Internet Res, doi:

Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp), pp. 475–486

10.2196/35120 (2022).

(2015).

[3] Bidargaddi, N., Almirall, D., Murphy, S., Nahum-Shani I,[14] Okoshi, T., Tsubouchi, K., Taji, M., Ichikawa, T. andKovalcik, M., Pituch, T., Maaieh, H. and Strecher, V.: To Prompt

Tokuda, H.: Attention and engagement-awareness in theor Not to Prompt? A Microrandomized Trial of Time-Varying

wild: A large-scale study with adaptive notifications, Proc.

Push Notifications to Increase Proximal Engagement With a2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing

Mobile Health App, JMIR Mhealth Uhealth, doi: 10.2196/10123

and Communications (PerCom), IEEE, pp. 100–110 (2017).

(2018).

[15] Okoshi, T., Tsubouchi, K. and Tokuda, H.: Realworld[4] Haggag, O., Grundy, J., Abdelrazek, M. and Haggag, S.: A

product deployment of adaptive push notification

large scale analysis of mHealth app user reviews. Empir Softwscheduling on smartphones, Proc. the 25th ACM

Eng, doi: 10.1007/s10664-022-10222-6 (2022).

SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery &[5] Morrison, L.G., Hargood, C., Pejovic ,V.: Geraghty AWA,

Data mining (KDD), pp. 2792–2800 (2019).

Lloyd S, et al., The Effect of Timing and Frequency of Push[16] Brugman, H., Russel, A.: Annotating multi-

Notifications on Usage of a Smartphone-Based Stressmedia/multimodal resources with ELAN, Proc. the FourthManagement Intervention: An Exploratory Trial,. PLOS ONE,International Conference on Language Resources and Evaluation

doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169162, (2017).

(LREC’04) (2004).

[6] Abhinav, M., Musolesi, M.: Intelligent notification systems: A[17] King, G., Zeng, L.: Logistic regression in rare events data.

survey of the state of the art and research challenges, arXiv

Political analysis, 9(2), pp.137-163 (2001).

preprint arXiv:1711.10171, (2017).
[7] Newtson, D. and Engquist, G.: The perceptual organization of
ongoing behavior, Journal of Experimental Social Psychology,
vol. 12, no. 5, pp. 436–450 (1976).
[8] Iqbal, S. T. and Horvitz, E.: Notifications and awareness: A
field study of alert usage and preferences, Proc. 2010 ACM
Conference on Computer Supported Cooperative Work(CSCW ’10), pp. 27–30, (2010).
[9] Iqbal, S. T. and Bailey, B. P.: Understanding and developing
models for detecting and differentiating breakpoints duringⓒ2023 Information Processing Society of Japan136

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

行動変容を定着化させるための介入制御方式の検討
原田将治†1
富士通株式会社

烏谷彰†2
富士通株式会社提供したり[8][9][10]と，対象者に合わせた画一的でない介

1. はじめに入も提案されている．

より良い社会に向かうために，人々を行動変容させなけ

また，ICT による機械的な介入が嫌がられないようにする

れば達成できない社会課題がある．例えば，健康推進やセ試みもある．否定的なフィードバックであっても，優しくキュリティ向上といった目標を達成するには，より多くの

間接的に対象者に働きかける諭しの有効性を検証する試み

人の行動変容の定着化が必要となる．しかし，これらの行[11][12]や，情報の閲覧を強制するが自ら選んで閲覧したと

動変容の定着化に向けたプロセスにおいては，数回行動す感じさせる手法の有効性を検証する試み[13]といったようるだけでは成果が得らえず，むしろ，すぐに行動による身に，介入自体が対象者に不快感を与えない仕組みについて

体的な負担や心理的な負担を感じることが多いため，目標の検討がなされている．

達成に至ることが容易ではない．

3. 行動変容の定着化

さらに，目標を達成するための行動は，義務感や強制ではなく主体的な取り組みであることが望まれることが多い．

行動変容を定着化させるには長期的な戦略が必要と考え

なぜなら，運動習慣やセキュリティ対策などは，ただ決めた．行動を主体的な取り組みとさせるには，一時的な行動られたことをやればよいというものではないからである．

変容ではなく，介入者側が戦略を持ちながら，少しずつ時

例えば，運動習慣なら，どれくらいの負荷や頻度であれば間を掛けて，対象者の同意や共感を得ていくことが大切と

適切に継続できるのか各自のやり方は異なる．また，セキ

考えたからである．例えば，6 ヶ月の間に継続的に行動させュリティ対策では，規制やルールの想定外の事態に直面することを想定してみても，対象者はその間，様々な心理状ることが多々あり，目的を理解して自ら判断して適切に行態になるし，様々な状況にも直面することが想像できる．

動することも求められる．

これに対し，同じ介入，あるいは，最良の介入をただ繰り

そこで本稿では，ICT をどのように活用したら，より多く返していても，やがては飽きられることが容易に想像できの人の行動変容が定着化し，目的達成のための主体的な活る．例えば，意欲がなくなる度に仲間の状況を見せて奮起動へと昇華させられるのかについて検討する．

させる，ゴール達成者の感想で勇気付けるといった同じこ

2. 関連研究とを繰り返していても徐々に刺激が弱まり，いつまでも行動変容を持続できるとは限らない．つまり，１回の介入で，行動変容を促す働きかけや支援となる介入は多くの種類対象とする行動をすぐにさせることだけを単調に目指してや 方 法 が 試 み ら れ て お り ， Behavior Change Technique

いても，定着化するまでを支援し続けることは困難である．

Taxonomy(v1)[1]では，93 種類もの介入方法が定義されていしたがって，定着化を目指すのであれば，時には行動変容

る．ICT を活用した介入も多く検討がなされている．例えば，に価値があることを論理的に納得させること，行動は体感

ライフログを活用したチーム内の「競争」と「協力」によ的に意外と簡単だと気付かせること，行動変容にどのようる介入の有効性の検証[2]や仲間と比較した電力消費量ランな意味があるかを考えさせること，といった直接行動を促

キングと報酬の有効性の検証[3]といったように，ICT では

すことを目的としない介入も必要であり，行動変容の定着

計測した対象者の結果を提示するだけでなく，他者との合化に向けて徐々に進めていくことが重要である．

計，他者との比較といった見せ方を工夫して介入することそのような長期的な戦略の一つとして，認知を変容させが容易にできる．他にも，スマートクッション[4][5]においることに着目するとよいのではないかと考えた．最終的なて，対象者が良い姿勢を保てるように触覚刺激を与えるとゴールとして，主体的に行動に取り組ませるには，本人がいったように常時介入し続ける仕組みは ICT の得意とする行動やその目的の必要性や効果をどのように捉えているか

ところである．それ以外にも，対象者の状態に応じた介入，という認知が内発的動機を高めることにつながると考えた

例えば，行動変容ステージモデルに基づきながらも，そのからである．また，その認知の状態によって，介入自体の間に生じる対象者の内面状態に応じたメッセージを提供し受け入れやすさや，介入によって生じる効果が変わることたり[6][7]，対象者の忙しさや鼓動パターンに応じた提案をが予想されるので，認知に着目することは有用と考えた．
例えば，単純なリマインダー通知であっても，行動変容のProposal of intervention control method to habituate behavior change†1 SHOJI HARADA, Fujitsu Ltd.
†2 AKIRA KARASUDANI, Fujitsu Ltd.

重要性を認知した状態であれば，状況やタイミングが悪くⓒ2023 Information Processing Society of Japan137

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

行動に至らなかったとしても，通知されることに対する不たりしていると，合理的には受容していた介入内容に対し快感は強くないであろう．逆に，それほど行動変容に好感ても不快な気持ちを抱くことがある．また，対象者にとっを持っていない認知状態の場合，少しでも状況やタイミンて「介入内容が不明瞭」であった場合，介入の意味が伝わグが悪いときに通知されてしまうと，通知されたという介らないことで，意図したつもりはなくても不快感を生じさ

入自体を邪魔に感じ不快感が生じる．したがって，どんなせることがあるだろう．このように様々な要因があるため，に単純な介入であっても，対象者の認知状態で受け止め方

対象者への介入において不快感を生じさせることは避けにが変わるので，認知は介入の効果を左右する大事な着眼点

くい．むしろ，全く不快感を生じさせない介入は対象者にになると考える．

何も刺激を与えられていないともいえるので，完全な回避

また，介入を続ける際には，その不快感に対しても過度は目指すことではないと考える．

に与えたり，蓄積させたりしない仕組みが必要である．介4. 提案方式

入は必ずしも対象者に受け入れられるものではなく，タイ

4.1 認知変容ステージモデルと介入制御

ミングが良くても介入内容が合わず，どうしても不快感を与えてしまうことがある．にもかかわらず，介入により不認知に着目した戦略とするため，行動変容ステージモデ

快感を与え続けることで，行動変容自体を挫折させてしまルを参考に表 1 のような認知変容ステージモデルを提案すう可能性があるからである．

る．この認知変容ステージモデルに基づいて，対象者は認介入により不快感を与えてしまう要因としては，認知の知の状態によって 6 種類に分けられ，そのステージに応じギャップやタイミングの悪さ以外にも，次のようなものがて認知に変化を与えられるように介入を制御する．したが考えられる．

って，１回１回の介入の主目的は対象者に行動を起こさせ⚫

現状維持バイアス

ることではなく，認知に刺激を与えることにある．なお，⚫

心理的リアクタンス

認知も無理に１回の介入で変容させることは目指さず，段⚫

ネガティブな感情

階を追いながら行動に対して対象者が自身にとって納得の⚫

行動への阻害要因

いく捉え方を見付けさせることで，主体的な行動変容の定⚫

介入内容が不明瞭

着化を目指す．次に各ステージにおける認知の状態と介入制御について説明する．

「現状維持バイアス」により，介入が対象者に生じさせる変化の度合いが高いほど受け入れにくくなり，不快感を0) 反対期は，何らかの理由で目的や行動に反対しており，生じやすい．さらに，介入が日常をどれくらい妨害するの価値や意義がないと認知している状態である．そのため，

か，つまり，どれだけ自由を奪われたのかによっても「心ほとんどの介入は受容することが困難になっている．

理的リアクタンス」が生じて不快感が増す．時には「ネガティブな感情」が強かったり，「行動への阻害要因」が生じ
表 1

認知変容ステージモデル

Table 1

Attitude change stage model
ステージにおける傾向

ステージ0) 反対期

行動の捉え方

介入の方向性

意義や価値がない．

反対する理由の 行動や目的に反対しているか， 困難

行動

意欲

やらない

なし

なし

ない

なし

なし

関心はあるが，価値は 目的への同意． 関心はあるが目的には不同意． ある程度

ない

なし

低い

分からない．

理解の深化．

行動の価値は分からない．

＞ある

＞あり

価値はありそう．

価値の実感．

行動に価値はありそうだが，効 ほぼ受容ないなし

果は実感していない．

≒ある

≒あり

価値はあるが，意義は 意義の会得．

価値は実感したが，本人にとっ ほぼ受容

ない

あり

高い

分からない．

て取り組む意義は分からない．

＜ある

自 分 に と っ て 行 動 す 介入しない．

本人にとって行動する意義を感 ほぼ不要あり高いる意義を会得した．

じ，主体的に取り組んでいる．

解消．

賛同していない．

興味の喚起．

関心がないので，行動の目的も やや難▼▼
3) 期待期価値も分からない．

▼
4) 実感期▼
5) 会得期

介入の受容

意図

1) 無関心期 関心がない．

2) 興味期状況ⓒ2023 Information Processing Society of Japan
138

やや不要

ある

中

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

したがって，介入制御としては，反対する理由を解消し，

4) 実感期は，行動に価値があること，つまり，効果があ

行動に価値がありそうと思わせ，期待期への移行を目指す

ることは体感しているが，自分にとって行動する意義につ介入を選出する．反対期は認知の段階としては，行動に挫いては認知していない状態である．例えば，歩行習慣とい折した状態でもあり，どのステージからも残念ながら反対った行動で，心身が健康になると実感していても，良い散期に移行してしまうことがある．

歩コースや散歩仲間がなくなったら止めてしまうことがあ1) 無関心期は，行動変容ステージモデルと同様に関心をる．これは，対象者が行動の目的である健康の価値，つま持っていないため，行動の目的や価値も知らないか，理解り，自分にとって健康であることの意義を十分に認知してしていない状態である．したがって，介入制御としては，いなかったことが原因と考えられる．この実感期は，行動

興味を喚起し，関心を持ってもらう介入を選出することにの価値は実感しているため，行動を継続する傾向ではあるなる．反対期と同様に介入によって無理に行動させること

ので，事例によってはここをゴールと定めても構わない．

は逆効果になる恐れがある．

しかし，確固とした定着化を目指すのであれば，対象者に

2) 興味期は，関心は持ったものの，行動の目的や価値をとって行動の目的を達成することの意義をしっかりと認知

十分に理解できていない，あるいは，同意には至っていなさせるような介入を選出する必要がある．

い状態である．傾向としては，関心はあるので，意欲や意

5) 会得期は，自分にとって行動する意義を認知している図がある時もあるが，概ね行動を起こしておらず，介入も状態である．そのため，取り組み方は主体的となっており，あまり好まれない．この興味期は，行動を起こしたときに，どんな環境や状況の変化が生じても，継続できるよう努力

行動変容によって得たい効果をすぐに得られないにも関わを惜しまないであろう．ここは理想的なゴールであり，介らず，行動コストはすぐに実感できてしまうため，マイナ入も不要となる．もちろん，認知の状態はいつでも変わりス面を認知しやすい時期でもある．したがって，この時期うるので，ここで終わりとは限らない．また，行動変容をも無理に行動を促すことよりも，行動変容に対する理解を促してきた介入者側にも終わりはなく，そのままでよいケ

深めて，行動コスト以上に価値がありそうだと認知させるースは少なく常に改善が求められるであろう．ここまでは，介入を選出することが重要となる．

介入される側の変容に着目してきたが，介入する側も，何3) 期待期は，行動に価値がありそうと思っているが，実をゴールとするのかを明確に定め，介入者自身も目標に向感としては認知していない状態である．傾向としては，価けて継続的に取り組むことが重要である．

値があるとは感じているので，意欲も意図も中程度で，行以上のように，行動変容ステージモデルと違い，対象者

動もそれなりに見られる．介入も受け入れられやすく，行

を意図や行動の様子で分類するのではなく，対象者が行動動を促せば比較的行動させやすいが，積み重なる行動コスやその目的をどのように捉えているかに基づいて分類し，

トに目を向けてしまうと止めやすい時期でもある．したが介入方法や介入内容を選出することで，１回の介入で大きって，少しでも効果に気付かせるとともに，行動コストをな変化を求めず，長期的に対象者が定着化するまで導くこ

低く感じさせる介入を選出することになる．どうしたら行とを目指す介入制御を提案した．１回１回の介入において動を継続できるのか自分に合った正解を見付けさせる介入

は，感情的に気分が乗らなかったり，行動する場所や時間も有効になると考える．

がなかったりして，行動を起こさないこともあるだろう．

システム
反応
対象者の

不快感の推定状態・状況推定
介入戦略

介入制御②

介入制御①

介入
介入方法

不快感を生じる介入の除外

最適な介入の選出

図 1
Figure 1

介入制御方式の構成図

system configuration diagram of intervention control methodⓒ2023 Information Processing Society of Japan
139

対象者

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

そのようなときは，無理に行動を喚起するのではなく，慮した介入制御である．これにより，行動や介入自体を拒少なくとも余計な介入は避け，例えば，改めて何のために絶されることを回避し，長期的に対象者に寄り添った介入

行動するのか，どうして行動に嫌な気持ちを持つのか，とを継続することを目指す．

いったことを考えさせる介入が必要である．他にも，意欲

今後は，具体的な事例に適用し，提案方式によるシステや感情面を考慮して，これまでの行動を賞賛したり，行動

ムの有効性を検証していく．また，認知の状態だけでなく，できないことに共感したりといったように，行動させるこ

気分といった感情面や自己効力感，モチベーションといっとを主目的としない介入も，上手く活用すべきである．

た要因が長期的な介入に与える影響についても検討を進め，

4.2 不快度を考慮した介入制御

より効果的に統合していくことを目指す．

介入の不快度を考慮した介入制御を行うために，図 1 のよ

参考文献

うな二段階の構成による介入制御方式を提案する．介入制
御①においては，前述の通り，認知変容ステージモデルを用いて対象者の認知の状態に合わせ，次に目指すべき状態となるにはどのような介入が良いかという観点で選出する．
これだけでも，重要性や価値観といった認知のギャップによる介入の不快感はかなり抑制される．
さらに，介入制御②では，選出された介入によって対象者に生じる不快感を推定して介入の可否を判断する．不快感は，介入頻度，介入への反応，介入方法や介入内容に起因する妨害度や嫌悪感，これまでの介入により与えてきた不快感を踏まえ推定する．特に介入内容に関しては，過去に実施した内容と同一，あるいは，類似している場合，介入が受容されていたとしても，それらの介入による不快感の蓄積が強烈なインパクトを与えることがあるため，最も考慮すべき点であると考える．このように介入の適切性や成功確率とは別に，介入が与える不快感によって，その介入を実行するか否かを決定し，時には何も介入しないという判断がなされる．したがって，いかに行動や認知の変容の成功確率が高い介入方法であっても，不快感を生じさせる
介入は実行されなくなり，定着化の挫折，つまり，二度と介入を受け入れないような事態を回避することができる．
逆に不快感を生じさせない介入であれば問題はなく，例え成功確率が低くても介入することは，無視されたとしても，その無視されたという反応を次の介入に活かすことができる．どのような介入に対して，どのような反応があったのか，例えば，メッセージを読んでももらえなかったのか，
読んだけど変化がなかったのかによっても，対象者の状態や好む介入の傾向を見極めるヒントになるからである．

5. まとめICT を活用して，行動変容を定着化させるため，挫折を回避して長期的に介入を継続するための介入制御方式を提案した．ひとつは，認知変容ステージモデルに基づく介入制御である．対象者が行動やその目的の重要性や効果をどのように捉えているかに応じ，段階的な変容を促し，定着化を目指す長期的な戦略である．これにより，単に行動を実行し続けるだけでなく，その価値を認識し，主体的な取り組みとして定着化させるところまで支援することを目指す．
もうひとつは，継続的な介入を続けるために，不快感を考ⓒ2023 Information Processing Society of Japan140[1] Michie, S., Richardson, M., Johnston, M. et al. “The Behavior Change
Technique Taxonomy (v1) of 93 Hierarchically Clustered Techniques:
Building an International Consensus for the Reporting of Behavior
Change Interventions,” Annals of Behavioral Medicine, vol. 46, pp.
81–95, 2013. https://doi.org/10.1007/s12160-013-9486-6.
[2] 西山 勇毅, 大越 匡, 米澤 拓郎, 中澤 仁, 高汐 一紀, 徳田 英
幸, “ライフログデータを用いたチームの行動変容促進,” 情報処理学会論文誌, Vol. 56, No. 1, pp. 349-361, 2015.
[3] Ming-Chuan Chiu, Tsai-Chi Kuo, Hsin-Ting Liao, “Design forsustainable behavior strategies: Impact of persuasive technology onenergy usage,” Journal of Cleaner Production, Vol. 248, 2020.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119214.
[4] Munir, F, Biddle, Stuart, Davies, MJ, Dunstan, D, Esliger, D, Gray, LJ,
Jackson, BR, O'Connell, SE, Yates, T and Edwardson, CL , “Stand
More AT Work (SMArT Work): using the behaviour change wheel todevelop an intervention to reduce sitting time in the workplace,”
BMC Public Health 18, Article No. 319, 2018.
https://doi.org/10.1186/s12889-018-5187-1[5] 上岡 玲子, “デスクワーク中の良姿勢習慣化のための触覚提示
インタフェースシステムの提案,” 電子情報通信学会技術研究
報告, Vol. 120, No. 391, MVE2020-66, pp. 121-126, 2021.
[6] 佐藤 妙, 青木 良輔, 小安 宗徳, 篠﨑 一慶, 大島 直樹, 武川
直樹, 渡部 智樹, 犬童 拓也, “行動変容ステージモデルに着目したユーザ状態遷移の検討,” 電子情報通信学会技術研究報告,
Vol. 119, No. 38, HCS2019-1, pp. 1-6, 2019.
[7] 佐藤 妙, 青木 良輔, 小安 宗徳, 篠﨑 一慶, 大島 直樹, 武川
直樹, 渡部 智樹, 犬童 拓也, “行動変容のための「認知的不協和」におけるメッセージ提示方法,” マルチメディア，分散協
調とモバイルシンポジウム 2019 論文集, pp. 670-675, 2019.
[8] 森 拓也, 島川 博光, “行動変容をもたらすユーザに寄り添うヘルスケアシステムの提案,” 情報科学技術フォーラム講演論文集(FIT), Vol. 19, No. 4, pp. 205-206, 2020.
[9] Takuya Mori, Fumiko Harada and Hiromitsu Shimakawa, “Effects ofNudge Reflecting Day-of-Week Pattern against Induction to Walk,”
Advances in Social Sciences Research Journal, Vol. 8, No. 1, pp.
610-630, 2021, https://doi.org/10.14738/assrj.81.9686.
[10] 湯淺 智也, 島川 博光, “忙しさと行動変容ステージを考慮した健康増進のための歩行量改善,” 情報科学技術フォーラム講演論文集(FIT), Vol. 20, No. 4, pp. 359-360, 2021.
[11] 二田 悠史, 杉原 太郎, 佐藤 健治, 五福 明夫, “行動変容促進を目的とした諭しおよび警告メッセージの予備的検討,” 情報処理学会研究報告, Vol. 2019-AAC-10, No. 13, pp. 1-8. 2019.
[12] 二田 悠史, 杉原 太郎, 佐藤 健治, 五福 明夫, “敵意を喚起しない行動変容促進を目的とした諭しおよび警告メッセージの検討,” 情報処理学会研究報告, Vol. 2021-HCI-192, No. 32, pp. 1-8,
2021.
[13] 西條 涼平, 佐藤 妙, 永徳 真一郎, 渡辺 昌洋, “習慣化支援のための視線誘導に着目した情報表示方法の基礎検証,” 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 119, No. 477, LOIS2019-59, pp.
19-24, 2020.

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

田中宏昌 †1

行動多動性とプッシュ通知による行動変容容易性株式会社 NTT ドコモ

實成優馬 †2

株式会社 NTT ドコモ

吉川 裕木子 †3

株式会社 NTT ドコモ

落合桂一 †6

勝間田 優樹 †4株式会社 NTT ドコモ

山田渉 †5株式会社 NTT ドコモ

株式会社 NTT ドコモ

概要

1. はじめに様々な目的のため，人を特定の場所に誘導する方法の研究が域にとって，地域経済活性化や防犯を始めとした様々な利

混雑緩和や地域活性化を目指した人の流動性向上などの人々が地域内で回遊して賑わいを創出することは，その地行われている．その中でもスマートフォンのプッシュ通知点がある．実際に日本においても，地域の回遊性向上や賑わを用いたアプローチはスマートフォンを持つユーザに対しいの創出を目的とした NTT ドコモによる実証実験（以下，て広く実施できるため，他のアプローチに比べて比較簡単

この実験を「幕張新都心エリアでの実証実験」と呼ぶ）が行

シュ通知はユーザにとってストレスを感じる原因となるだ

局所的な集中を防ぎつつも人を様々な場所に流動させるた

フォン上から削除する行動につながってしまう [1]．この対様々な施設に分散誘導させることを目指した．

に実施することができる．その便利さの一方で，過剰なプッ

われている*1 ．幕張新都心エリアでの実証実験では，人々のけでなく，プッシュ通知を出すアプリケーションをスマート

めに，スマートフォンへのプッシュ通知を用いて，人々を幕張新都心エリアでの実証実験のように，人を特定の場応策として，ユーザの興味対象に沿った施設を推薦するプッ
シュ通知を出す方法が開発されているが，プッシュ通知に所に誘導するための研究には，都市や建物自体の設計を工場合は，ユーザの興味に沿ったプッシュ通知を提供したとて様々なアプローチが存在する．このようなアプローチの夫して人が流れやすい場所を作るアプローチ [2] を始めとしよって行動が変容されにくい性質をもつユーザが存在する

してもユーザのストレスを増加させる．そこで本研究では，
プッシュ通知によって誘導されやすい性質をもつ人と誘導されにくい特性を持つ人が存在することを示し，その性質中でも，プッシュ通知を用いたアプローチはスマートフォン利用者（以下，ユーザと呼ぶ）に対して比較的容易に実施できるという点で有効である．

を日々の行動ログから推定できる方法を提案する．具体的

プッシュ通知は比較的容易に実施できる一方で，プッシュには，人々の日々の施設へのチェックインログから，どの程通知によって誘導されにくいユーザが存在する場合，そのよという指標を定義し，その行動多動性を特徴量として，プッを可能にしているアプリケーションの削除につながる [1]．

度多様な施設にチェックインしやすいかという行動多動性

うなユーザにとって通知は不快なものであり，プッシュ通知

シュ通知によって誘導されやすい性質を持つ人か，誘導さアプリケーションを通してサービスを提供する多くの企業

れにくい性質を持つ人かを判定する機械学習モデル（分類にとって，アプリケーションの削除は顧客との接点を喪失器）を提案する．このモデルを用いることで，プッシュ通知を出す前に事前に目的地に誘導できるかを予測できるため，行動変容が期待できる人のみにプッシュ通知を出すことで，ユーザ体験の向上に寄与する．

することに繋がるため，プッシュ通知によるユーザ体験の低下は，企業にとってもユーザにとっても避けるべき事象である．実際に幕張新都心エリアでの実証実験においても，ユーザ体験向上のためにユーザが興味を持てるような施設の通知を行っていた．しかし，たとえ興味対象の施設を推薦していてもそこに行かないような，個人特性としてプッシュ通知によって誘導されにくい性質を持つユーザが存在する場合は，いくら推薦モデルを改善してもユーザ体験は低下する一方である．

Analysis of Relationship between Hyperactivity of Behaviourand Ease of Induction
†1
†2
†3
†4
†5
†6

そこで本研究では，プッシュ通知によって誘導されやすい性質を持つユーザと誘導されにくい性質を持つユーザが存

Hiroaki Tanaka, NTT DOCOMO INC.
Yuuma Jitsunari, NTT DOCOMO INC.
Yukiko Yoshikawa, NTT DOCOMO INC.
Yuki Katsumata, NTT DOCOMO INC.
Wataru Yamada, NTT DOCOMO INC.
Keiichi Ochiai, NTT DOCOMO INC.

*1

https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_
release/topics_220125_00.pdf

141情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
在する（この性質を，以下では行動変容容易性と呼び，誘導実施のしづらさという欠点も存在する．たとえば，街や建いユーザを行動変容容易性が低いと呼ぶ）ことを示し，さら既存のものから変更する必要がある．また，標識などのデ物の設計を工夫するアプローチは，エリアや建物の設計をされやすいユーザを行動変容容易性が高く，誘導されにく

ザインを工夫するアプローチや音声を用いて人を誘導するに行動変容容易性はユーザの日々の行動データから予測でアプローチにおいても，事前に標識を設置したり，音声を発きることを示す．具体的には，幕張新都心エリアでの実証生させるための機材を設置する必要がある．

実験で取得したデータから，プッシュ通知によって施設を

これらのアプローチに対して，スマートフォンのプッ

推薦した回数に対しての実際にチェックインした割合を個人ごとに算出し，チェックイン割合の分布が二極化するこシュ通知を用いて人を誘導するアプローチは，世帯保有率てユーザを２つの群に分割して，行動変容容易性が中央値

ドウェアの準備なしに実施できる．そのため，比較的容易とを確認する．そして，チェックイン割合の中央値によっ86.8%*2 を締めるスマートフォン所有者に対して事前のハーよりも高い群のチェックイン割合分布と，行動変容容易性に実施できるアプローチであるといえる．

が中央値よりも低い群のチェックイン割合分布に差があることを統計的仮説検定によって示す．

2.2. スマートフォンにおけるプッシュ通知

プッシュ通知を出す前に判定するために，ユーザのチェッ

トフォンユーザと積極的にコミュニケーションを取るためを提案し，行動多動性を特徴量として行動変容容易性の高用している．一方で，過剰頻度のプッシュ通知はユーザに

さらに，行動変容容易性が低いユーザか高いユーザかをスマートフォンにおけるプッシュ通知は，企業がスマー

クイン行動に関する多動性を表す指標として「行動多動性」
低を目的変数とした機械学習モデル（分類器）を構築する．
行動変容容易性は，プッシュ通知を出す 2 週間前までの１日あたりの平均チェックイン数によって定義され，ユーザの有効な手段であり [7]，様々な企業がプッシュ通知を利とって好ましいものではなく，アプリケーションのアンイン

ストールにつながることが指摘されている [1]．そのため，ユーザに対してプッシュ通知をどのぐらいの頻度で送るのが一日にいろいろな場所にチェックインするほど大きい値が良いかを決定する研究も行われている．たとえば，スマーをとる．この定義方法は，多動性のある子どもが衝動的に行トニュース社は新規ユーザに対して自社のアプリケーショ

動を変容しやすい [3] という特徴から発想を得ており，様々ンをアンインストールされる事なく継続的に利用してもらな場所に他動的にチェックインするユーザほど，プッシュ

うためにはどの程度の頻度でプッシュ通知を送信すればよ

通知によって行動を変容しやすいと考えられる．

いかを明らかにするため，プッシュ通知のネガティブ影響構築した分類機の評価のため，幕張新都心エリアでの実を機械学習を用いて予測する研究を行っている*3 ．

証実験データを用いた実験を行った．その結果，行動変容

スマートニュース社の研究のように，個別のアプリケー

容易性が高いユーザラベルをポジティブ，行動変容容易性

ションにおけるアプリケーション利用率を維持または向上

類機は適合率 77%，再現率 88% でユーザの行動変容容易性で，スマートフォン上のプッシュ通知が実在する場所へのが低いユーザラベルをネガティブとしたとき，構築した分するためのプッシュ通知に関する研究が行われている一方を推定できることが分かった．まとめると，本研究の貢献

誘導にどの程度効果的なのかや，どのような人が実際に誘は以下の２点である：

導されたすいのかという評価は行われていない．したがって本研究では，プッシュ通知によって推薦された場所に誘• プッシュ通知によって誘導されやすいユーザと誘導さ導されやすいかを示す行動変容容易性という概念を定義し，れにくいユーザが存在することをデータから示した

さらにユーザの日々の行動を表現する行動多動性とい概念• ユーザの行動多動性という指標を定義し，行動多動性を定義して，行動多動性によって行動変容容易性を推定でによって行動変容容易性は推定できることを示した

きることを示す．

2. 関連研究3. データセット

2.1. 特定のエリアへの人の誘導

本研究では，幕張新都心エリアでの実証実験において，幕人を特定の場所に誘導するアプローチには，街や建物の張新都心エリアの居住者 1129 人から事前同意を得て取得し設計自体を工夫するアプローチ [4, 2] や人の目に入る標識

たデータを用いる（以下，データ取得対象者を被験者と呼などのデザインを工夫するアプローチ [5]，さらには音声を用いて人を誘導するもの [6] などの様々なアプローチが存在する．これらのアプローチには，対象エリアに存在するすべての人に対して介入を実施できるという利点があるが，142*2 令和 3 年版度情報通信白書（総務省）https://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd111100.html より*3 https://medium.com/smartnews-inc/
optimizing-push-frequency-for-new-users-5db5e04d76df

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
データ取得期間2022 年 2 月 1 日 から 2022 年 3 月 21 日

被験者数

被験者あたりプッシュ通知送信数の平均 ± 標準偏差1129 人4.97 ± 5.08

被験者あたり施設チェックイン数の平均 ± 標準偏差199.20 ± 499.11

プッシュ通知誘導による被験者あたり施設チェックイン数の平均 ± 標準偏差
プッシュ通知による誘導先施設数

表1

1.06 ± 2.18
399

本研究で利用するデータセットの主要な統計値

Table 1

Statistics of Dataset

ぶ）．本データセットは 2022 年 2 月 1 日から 2022 年 3 月

21 日までの期間で収集されており，被験者が普段の生活の中でどのような施設にチェックインしているか，被験者に対してプッシュ通知を送信したタイムスタンプ，プッシュ通知による推薦施設が記録されている．データセットの主要な統計値は表 1 に示す．

4. 予備実験：行動変容容易性の存在
4.1. 実験目的と実験方法

本研究の有効性である，「行動変容容易性の低いユーザに対してプッシュ通知を減らすことで該当ユーザのストレス

図1

きる」という主張が成立する前提として，行動変容容易性

る．

Rbc のヒストグラムをカーネル密度推定した結果：0付近と 1 付近の 2 つの群にピークが立っていることが分かを軽減し，アプリのアンインストールを回避することがでの低いユーザの存在がある．そこで本節では，行動変容容Figure 1 Kernel Density Estimation of Rbc : We can findthat the density achieve two peaks around 0 and 1.

易性が高いユーザと低いユーザ，すなわちプッシュ通知によって誘導されやすいユーザと誘導されにくいユーザが存在することをデータから確認する．

を Glow ，Rbc ≥ 0.5 の群を Ghigh とし，µlow , µhigh をそれ

データセットから，各被験者に対してぞれ Glow と Ghigh の母平均として，帰無仮説 H0 と対立仮(実際に誘導先にチェックインした回数)
Rbc =(プッシュ通知を受け取った回数)

説 H1 をそれぞれを算出し，ヒストグラムを確認する．Rbh はプッシュ通知

H0 : µlow ≥ µhigh ,H1 : µlow < µhigh

によって目的地へと誘導された割合を表しているため，Rbhとした有意水準 5% の Welch の t 検定を行った．その結果，0 に近いほど誘導されにくいことを表す．

H0 を棄却できた．すわなち，Ghigh に属する被験者は Glowの値が 1 に近いほどプッシュ通知によって誘導されやすく，

p 値は 1.13 × 10−23 （t 統計量は 71.52）となり，帰無仮説に属する被験者に比べて有意に行動変容容易性が高いとい

4.2. 実験結果

える．以上のことから，プッシュ通知によって特定の施設に誘導されやすいユーザ群と，誘導されにくいユーザ群がデータから算出した Rbc のヒストグラムを，カーネル密

存在することが示された．

度推定した結果は図 1 のようになった．図 1 から分かるよ
うに，Rbc の分布には Rbc = 0 と Rbc = 1 の 2 箇所にピークが存在しており，行動変容容易性が低い被験者群と高い

5. 行動変容容易性判定モデル

被験者群が存在することが分かる．

5.1. 提案指標と提案モデル

行動変容容易性が低い群と高い群の間に統計的に有意な差があるかを確認するため，Rbc がとりうる値の中央値で4 章で示したように行動変容容易性が低いユーザ群が存ある Rbc = 0.5 をしきい値として被験者を 2 つの群に分け在するため，そのようなユーザ群を日々の行動ログから特て統計的仮説検定を実施した．具体的には，Rbc < 0.5 の群定する行動変容容易性判定モデルを提案する．提案モデル
143

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
割合

Predicted Label
Ghigh
True Label
表2

Ghigh
Glow

Glow

72

10

81

182

が低いこと，すなわち適合率(正確度) = 1 −提案モデルによるテストデータでの分類結果：Ghigh

は行動変容容易性が高いクラスを表し，Glow は行動変容容正確度を最も重視し，次点で行動変容容易性が高い人に対してプッシュ通知を漏れなく送信することを重視して再現率

Result of classification by proposed model: The

で評価する．テストデータで評価した結果は表 2 のように

label Ghigh expresses the user class whose human behavior

なり，適合率は 0.77，再現率は 0.88 となった．すなわち，提change easiness is high; on the other hand, Glow repre-

案モデルは行動変容容易性が高いと分類した人のうち 77%

sents the user class whose human behavior change easiness is low.

の人は実際に行動変容用意性が高く，行動変容容易性が低い人の内 88% を実際に発見できていることが分かった．

は，プッシュ通知を受け取る日付 T における行動変容容易性が高いか低いかの 2 値ラベルを目的変数にとり，特徴ベ

6. おわりに

クトルには以下で定義する行動多動性

xd =

T!
−∆t
t=t0

ctd

"D

d=1 ctd

本研究では，人々を様々な施設に誘導するためのスマート,フォンによるプッシュ通知を対象として，不要なプッシュ(1)

通知を無くしてユーザのストレスを減少させることを目的とし，プッシュ通知によってユーザの行動が変容しづらい

ctd = (日付 t における施設 d へのチェックイン回数)

ユーザを特定する方法を提案した．具体的には，プッシュ通を誘導先候補となる施設数分だけ並べたベクトル#x = x1...

xD(False Positive)(True Positive) + (False Positive)が高いことが望ましい．したがって，本実験の評価指標では易性が低いクラスを表す．

Table 2

(False Positive)(True Positive) + (False Positive)$

知による施設推薦に誘導されやすいユーザと誘導されにくいユーザが存在する，すなわち行動変容容易性が高いユー(2)

ザと低いユーザが存在することを示し，行動変容容易性はを用いる．(1) は一日あたりに施設にチェックインする回数

行動多動性と呼ばれる日々の行動特徴によって推定できるが増えるほど，すなわち他動的であるほど大きい値をとる

ことを示した．行動多動性は，ユーザが日々の行動においため，行動変容容易性の判定対象となるユーザが普段からてどの程度他動的に施設に移動を行っているかを表す指標

どの程度他動的な性質を持つのかを表現できる．

であり，普段から色々な施設に移動する傾向がある人ほどプッシュ通知による施設推薦によって推薦施設に誘導され5.2. 評価方法と評価結果やすいと考えられる．

提案モデルを評価するために，3 章で説明したデータセッ

行動変容容易性を推定するために，行動多動性を特徴量とトを用いる．データセットに含まれる被験者 1129 人のうする機械学習モデルによる分類器を構築し，幕張新都心エ以上であった被験者（Ghigh に属する被験者）は 323 人，Rbc

分類機の学習及び評価を行った．その結果，行動変容容易

ち，幕張新都心エリアでの実証実験期間において Rbc が 0.5

リアでの実証実験において取得したデータセットを用いてが 0.5 未満であった被験者（Glow に属する被験者）は 806

性が高いユーザと低いユーザを適合率 77%，再現率 88% で含まれている．これらの被験者を，学習データ：開発用デー発見できることを確認した．この結果から，行動変容用意

タ：テストデータに 565 : 281 : 283 に分けて，機械学習モデ性が高いと判断されたユーザのみに対してプッシュ通知をルの一つである LightGBM [8] の学習・ハイパーパラメー

送った場合，すべてのユーザに対してプッシュ通知を送る

タチューニング・評価を行う．ただし，分割されたそれぞれ場合に比べて，誤って行動変容用意性が低いユーザにプッのデータセットには Ghigh と Glow それぞれのクラスに属す

シュ通知を送ってしまう割合を 23% 低減する事が可能になる被験者が同程度の割合で含まれている．また，ハイパー

る．また，再現率も 88% であるため，行動変容容易性が高パラメータのチューニングには Optuna [9] を用いる．

いユーザ群に対しても 88% は正しく行動変容容易性が高い

本研究では行動変容容易性が低いユーザに対するプッと推定できている事がわかる．

シュ通知を減らすことを目指しているため，行動変容容易評価実験の結果から，行動多動性は行動変容容易性を推性が低い人を誤って行動変容用意性が高いと予測している定するために有効な指標の一つであると考えられる．その一方で，本稿では他の指標との比較を実施していないため，
144情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
考えうる様々な指標の中で行動多動性が行動変容容易性の推定に最も有効な特徴量ではない可能性がある．また，本研
究の結果は幕張新都心エリアでの実証実験で取得したデータから導かれたものであるため，都市としての特性が著しく異なるようなエリア，たとえば公共交通機関が極端に発展していない山間部等には安易に一般化できないという制
限がある．

参考文献

[1] Atilla Wohllebe, Dirk-Siegfried Hübner, U. R. and Podruzsik, S.: Mobile apps in retail: Effect of push notification frequency on app user behavior, Innovative Marketing, Vol. 17, No. 2, pp. 102–111 (2021).
[2] Vaez, S., Burke, M. and Alizadeh, T.: Urban form andwayfinding: Review of cognitive and spatial knowledge forindividuals navigation，Australasian Transport Research
Forum (ATRF), 38th, 2016, Melbourne, Victoria, Australia (2016).
[3] Singh, A., Yeh, C. J., Verma, N. and Das, A. K.: Overview
of Attention Deficit Hyperactivity Disorder in Young Children, Health Psychology Research, Vol. 3, p. 2115 (2015).
[4] Raubal, M. and Egenhofer, M. J.: Comparing the complexity of wayfinding tasks in built environments, Environment and Planning B: Planning and Design, Vol. 25,
No. 6, pp. 895–913 (1998).
[5] Shi, Y., Zhang, Y., Wang, T., Li, C. and Yuan, S.:
The Effects of Ambient Illumination, Color Combination, Sign Height, and Observation Angle on the Legibility of Wayfinding Signs in Metro Stations, Sustainability, Vol. 12, No. 10 (online), https://www.mdpi.com/20711050/12/10/4133 (2020).
[6] Milliman, R. E.: Using Background Music to Affect the
Behavior of Supermarket Shoppers, Journal of Marketing,Vol. 46, No. 3, pp. 86–91 (1982).
[7] Gavilan, D. and Avello, M.: Enabling smartphone push
notifications: the effect of a framed opt-in request, International Journal of Mobile Communications, Vol. 21,
No. 1, pp. 1–18 (2022).
[8] Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma,
W., Ye, Q. and Liu, T.-Y.: LightGBM: A Highly Efficient
Gradient Boosting Decision Tree, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30, Curran Associates,
Inc. (2017).
[9] Akiba, T., Sano, S., Yanase, T., Ohta, T. and Koyama, M.:
Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework, Proceedings of the 25th ACM SIGKDDInternational Conference on Knowledge Discovery & Data
Mining, KDD ’19, New York, NY, USA, Association for
Computing Machinery, pp. 2623–2631 (2019).

145

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

案件割当における従業員の作業時間の均一化を図る割当手法
小林久也 †1
富士通株式会社 †1

尾形晋 †2
富士通株式会社 †2

烏谷彰 †3
富士通株式会社 †3

概要

する際には，各勤務シフトにおける看護師の必要人数の確くの業務案件を適切に従業員へ割り振り，業務の効率化や生じる健康影響等の条件を考慮している．

保や，看護師による休みの希望や不規則な勤務シフトから

少子高齢化に伴う労働力不足が顕在化しつつある中，多また，マッチングサービスへのニーズ例として，黒坂

生産性を向上したいとのニーズが高まっている．このようなニーズへ対応する方法の一つに，多数の業務案件を複数の従業員へ割り当て，分担するマッチングの仕組みがある．
例えば，作業期日の遵守と従業員の作業負担の公平性の観点から，全案件の処理に要する時間は短く，従業員毎の担(2007) は役所などの滞納整理業務について，職員の習熟度向上や困難な滞納整理案件を職員同士でカバーしながら，滞納整理業務の効率化を図るマネジメントの必要性を報告している [2]．この仕組みを実現するためには，滞納整理案件

における未納や回収不能などの問題による案件の難易度，各当案件処理に要する作業時間をなるべく均一にしたいよう

職員の経験や能力から生じる習熟度を考慮する必要がある．

なケースでは，線形計画法を用いて割当ることが一般的である．しかし，従来の線形計画法では，割当てる期間や対象となる業務案件内のみでの最適化を意図しているために，その中で従業員毎の作業時間にばらつきなどが生じた場合，その割当を繰り返すことで，作業時間のばらつきが積みあがって大きくなる問題があった．

以下，滞納整理業務を題材に，マッチングサービスに必要な要件や課題について論じる．滞納整理業務について，職員の滞納整理業務における習熟度と滞納整理案件の難易度が既知のものとし，滞納整理案件の処理に要する時間は，担当職員の習熟度と案件の難易度より決まるものとする．このとき，職員毎の担当案件処理に要する作業時間をなるべ

これを解消するためには従業員毎の作業時間のばらつき

く均一にするような職員への滞納整理案件の割当が，職員を把握し，業務が追加されて割当を繰り返す際に，従業員毎同士のカバーに繋がると考える．また，全ての滞納整理案の総作業時間が均一になるように調整を行うことが考えら

件の処理に要する時間を短くすることが，滞納整理業務のれる．

効率化に繋がると推察する．しかし，人手でこのような職

本稿では，これを実現するために，既存の従業員毎の作業員への滞納整理案件の割当を行うのは，職員の習熟度や，案時間のばらつきから，追加案件の割当により従業員毎の総件の難易度の違いを考慮するため困難である．

作業時間が均一になる調整量を求め，線形計画問題におけ

本稿では，書類確認業務等で多数の案件を，複数の従業る従業員毎の担当案件処理に要する作業時間の上限値の制員に割当することで分担し，全案件の処理が完了した後，多約式に加えることで，全案件の処理時間を短くしつつ，かつ数の追加案件を同じ従業員へ割当することを繰り返す業務

従業員毎の総作業時間を均一にする新たな割当手法を提案を対象とする．このとき，多数の案件を複数の従業員へ割する．

当する従来方式として線形計画問題を考える．前提として，案件には易しい，標準などの難易度，従業員には新任，中堅

1. はじめになどの習熟度が付与されているものとし，一案件当たりの処理時間は，担当者の業務への習熟度と案件の難易度よりチームにおける各個人へ案件の割り振りを最適化し，工決まるものと想定する．

数等を最小化するマッチングサービスのニーズが高まっている．

以上の議論から，本稿での案件割当の目標として，作業期

例えば，池上 (2005) は病院に属する複数の看護師に対し，日の遵守の観点から全案件の処理に要する時間は短く，従用いたマッチングサービスを報告している [1]．マッチング

間が均一になる仕組みの実現を目指す．この目標を実現す

日勤や夜勤などの勤務シフトを割り振る数理計画モデルをるため，線形計画問題における目的関数を従業員毎の担当案件処理に要する作業時間の総和の最小化とする．そして，

Manuscript Format for Kickoff Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)
†1
†2
†3

線形計画問題における制約条件として次の 4 点を設定する．

HISAYA KOAYASHI, Fujitsu Ltd.
SUSUMU OGATA, Fujitsu Ltd.
AKIRA KARASUDANI, Fujitsu Ltd.

© 2022 Information Processing Society of Japan

業員間の作業負担の公平性の観点から従業員毎の総作業時

146情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム
ただし，nw (i) =1. 一案件につき，担当の従業員は一名とする．
2. 全ての従業員は，必ず一件以上の案件を担当する．
3. 従業員毎の担当案件処理に要する作業時間はなるべく

1 件の案件調査に要する時間の見積値

表1

案件割当担当者が指定する作業時間に収める．

Table 1

4. 従業員毎の担当案件処理に要する作業時間をなるべく

k=1 nwk とする．

$i

Estimated time for an employee with level s tofinish a case with difficulty level q.

均一にする．

L2

しかし，案件割当担当者が指定する作業時間や割当する案

1

件内のみで最適化を行うため，必ずしも従業員毎の担当案
件処理に要する作業時間を均一にすることができず，ばらつきが生じる．この状況で繰り返し割当を行うと，従業員

L1毎の総作業時間のばらつきは拡大し，従業員間の作業負担に大きな差が生じる．

本稿では，既存の従業員毎の作業時間のばらつきから，追加案件の割当により従業員毎の総作業時間が均一になる調

表2

整量を求め，制約式 3 に加えることで，全案件の処理時間を短くしつつ，かつ従業員毎の総作業時間を均一にする新たTable 2

な割当手法を提案する．

Tq!
1

2. 提案手法による従業員への案件割当

2..
.

2.1. 従業員への案件割当における線形計画問題

はじめに，従来方式として線形計画問題による従業員へのnt q

案件割当を説明する．1 章の線形計画問題における前提として，従業員の習熟度を表す集合 L1 = {1, 2, · · · , l}(l ∈ N)，
案件の難易度を表す集合 L2 = {1, 2, · · · , d}(d ∈ N) とし，習熟度が s(s ∈ L1 ) の従業員が難易度 q(q ∈ L2 ) の案件処

Table 4

し，各案件の識別番号 T = {1, 2, · · · nt } とする．また，難W

易度が q の案件について，案件数 ntq ，案件の識別番号の集合 Tq ，連番の集合 Tq! とする (表 2)．同様に，従業員数

nw (nw ∈ N) とし，従業員の識別番号 W = {1, 2, · · · nw }とする．そして，習熟度 s の従業員について，従業員数を

nws ，識別番号の集合 Wq ，連番の集合を Wq! とする (表 3)．
このとき，識別番号が w(w ∈ W ) の従業員に対し，識別番号が t(t ∈ T ) の案件を割当することを xw,t = 1，割当しないことを xw,t = 0 で表す (表 4)．最後に，案件割当担当者が指定する作業時間は，案件割当担当者が定める所要日数表4

s∈L1 ws! ∈Ws!

© 2022 Information Processing Society of Japan

es,q
..
.

···
..
.

es,d
..
.

el,q

···

el,d

表3

従業員情報

Ws!

Employees list.
Ws$s−1
nw k + 1$k=1
s−1
k=1 nwk + 2..
.
$s
k=1 nwk

1
2
..
.
nws

従業員への案件割当テーブル

1
..
.
w
..
.
nw

x1,1
..
.
xw,1
..
.
xnw ,1

···

t

···
..
.

x1,t
..
.
xw,t
..
.
xnw ,t

···
..
.
···

···

···
..
.
···
..
.
···

nt
x1,nt
..
.
xw,nt
..
.
xnw ,nt

そして，識別番号 ws (∈ Ws ) の従業員へ割当する案件数

f2 は (2) 式のように得られる．
f2 =

! !

xws ,nt (q−1)+t!q



=

!

q∈T



xws ,q (2)

k=1 ntk とする．また，識別番号 ws の$i

従業員が担当案件処理に要する作業時間 f3 (ws ) は (3) 式の

f3 (ws ) =

w∈W

e1,d
..
.

Variables in the linear programming problem.

ように得られる．

式のように得られる．

#

d

···
..
.

Table 3Tq
$q−1
nt k + 1$k=1
q−1
k=1 ntk + 2..
.
$q
k=1 ntk

識別番号 tq (tq ∈ Tq ) の案件を担当する従業員数 f1 は (1)

xw,tq

···

Cases list.

q∈L2 t!q ∈Tq!

これまでに定めた表 1 から表 4 における各変数を用いて，

!

el,1

案件情報

ただし，nt (i) =

=

···
..
.

l

と案件処理における 1 日の作業時間の積 D とする．

"

es,1
..
.

s
..
.

···

T

業員構成を定める．従業員へ割当する案件数 nt (nt ∈ N) とxnw (s−1)+t!q ,tq

e1,q
..
.

e1,1
..
.

1

この前提をもとに，線形計画問題における案件構成と従

! !

q

···
..
.

1
..
.

理に要する時間を es,q (es,q > 0, es,q ∈ R) とする (表 1)．

f1 =

···

!

q∈L2

es,q

!

t!q ∈Tq!

xws ,nt (q−1)+t!q(3)

よって，従業員毎の担当案件処理に要する作業時間の総和

f4 は (4) 式のように得られる．

(1)

147

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

f4 =

! ! !

es,q

!

当によって解消し，従業員毎の総作業時間を均一にするた

xws ,nt (q−1)+t!q

めには，前述の線形計画問題による最適解から得られる従業員毎の担当案件処理に要する作業時間を調整する必要が(4)

t!q ∈Tq!

s∈L1 ws ∈Ws q∈L2ある．

従って，従業員への案件の割当における線計画問題は次のように定式化する．

minimize :f4 +

!

i∈W

ai +

2
!
j=1

"

s.t :∀q ∈ L2 , ∀tq ∈ Tq ,∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws ,

s −1
! nw!

s∈L1

i=1

f1 = 1bj,i +

l−1
!

cj,i

i=1

#

(5)

f2 ≥ 1(6)∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws , ∀i ∈ W,
f3 (ws ) − ai ≤ D(7)f3 (ws ) ≥ f3 (ws + 1) − b1,i(8)∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws , ∀i ∈ {1, 2, · · · , nws − 1},f3 (ws ) − b2,i ≤ f3 (ws + 1)

(9)f3 (ws ) ≥ f3 (ws+1 ) − c1,i(10)∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws , ∀i ∈ {1, 2, · · · , l − 1},f3 (ws ) − c2,i ≤ f3 (ws+1 )(11)

ただし，ai , b1,i , b2,i , c1,i , c2,i は非負の実数とし，b1,i と b2,i ，そして c1,i と c2,i はなるべく等しい値とする．この線形計

画問題から得られる最適解を用いて (3) 式から，識別番号 wの従業員の担当案件処理に要する作業時間 whw (whw > 0)が得られる．また，whw が D に対し，超過あるいは不足す
る時間 dhw は (12) 式のように得られる．

dh w = w h w − D

図1

(12)

Figure 1

2.2. 提案手法による従業員の総作業時間を均一化する案

提案手法におけるフローチャート

Flowchart of the proposed method.

ここからは，過去における従業員毎の作業時間のばらつ

件割当

きを追加の案件の割当により従業員毎の総作業時間が均一提案手法による従業員への案件割当を説明する．提案手になる調整量を求める．先ず，過去と前述の線形計画問題

法におけるフローチャートは図 1 に記す．ここで，提案手による最適解における全従業員の作業時間の超過あるいは法では既存の従業員毎の作業時間のばらつきを追加案件の不足時間 dhw と d#hw を平準化する．この平準化した値 eq

割当により解消するため，過去における従業員の作業時間をは (13) 式のように得られる．

wh# w ，案件割当担当者が指定した作業時間を D# とする．識別番号 w の従業員の過去における作業時間の超過あるいは

eq =

不足時間 d#hw は，(12) 式を用いることで得られる．このと

1 !
(dhw + d#hw )
nw

(13)

w∈W

き，∀w ∈ W, d#hw = 0 の場合，過去における従業員毎の作業

従業員毎の総作業時間を均一にするために全従業員の作業

員毎の作業時間にばらつきがないと判断する．よって，既存識別番号 w ∈ W の従業員の担当案件処理に要する作業時

時間に超過あるいは不足時間がないため，過去における従業時間の超過あるいは不足時間を平準化した値 eq を用いて，の従業員毎の作業時間のばらつきを解消する必要はなく，前間の調整量 adw は (14) 式のように得られる．

述の線形計画問題から得られる最適解が，従業員毎の担当案

adw = eq − d#hw .

件処理に要する作業時間のばらつきをなるべく抑えた結果であることから処理を終了する．一方で，∃w ∈ W, d#hw '= 0

この調整量 adw を線形計画問題における制約式 (7) の右辺の場合，過去における従業員毎の作業時間に超過あるいはに加えると，(15) 式のように得られる．

不足時間があるため，過去における従業員毎の作業時間にばらつきがあると判断する．このばらつきを追加案件の割© 2022 Information Processing Society of Japan(14)∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws , ∀i ∈ W, f3 (ws ) − ai ≤ D + adw (15)148情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムの集合は T1! = {1, 2, 3}, T2! = T3! = {1, 2} となる．同様に

前述の線形計画問題における制約式 (7) を (15) に変えた

従業員数を新任，中堅，熟練のそれぞれ 1 名ずつとすれば，
W = {1, 2, 3}, nw1 = nw2 = nw3 = 1 となる．識別番号が新しい線形計画問題での最適解から得られる従業員毎の担当案件処理に要する作業時間により，既存の従業員の作業
時間のばらつきを解消する．

w(∈ W ) の従業員に対し，識別番号が t(∈ T ) の案件を割当することを xw,t = 1，割当しないことを xw,t = 0 で表す．

そして，案件割当担当者が定める所要日数を 2 日，1 日に

3. 具体例を用いた従業員への案件割当

おける作業時間を 4 時間とすれば D = 8 となる．次に，既本章では，2 章で定式化した従来方式と提案手法を用い

存の従業員毎の作業時間のばらつきとして，過去におけるて，具体例での，従業員毎の総作業時間を比較し，提案手法

識別番号 w = 1 の従業員の担当案件処理に要した作業時間の有効性を示す．すなわち，従来方式による従業員への案

wh! 1 = 37 時間，識別番号 w = 2 の従業員は wh! 2 = 38 時
間，識別番号 w = 3 の従業員は wh! 3 = 39 時間とする．過件割当を繰り返すことで生じる職員毎の総作業時間のばらつきに対して，提案手法を用いることで総作業時間が均一

去において案件割当担当者が指定した所要日数を 12 日間とになることを示す．(図 2)．

し，案件処理における 1 日の作業時間を 3 時間とすると，案
件割当担当者が指定した作業時間 D ! は D ! = 36 時間となる．よって，過去における従業員の作業時間の超過は，識別番号 w = 1 の従業員は d!h1 = 1 時間，識別番号 w = 2 の従

業員は d!h2 = 2 時間，識別番号 w = 3 の従業員は d!h3 = 3
時間として得られる．
表5
図2

Table 5 Ex. Estimated time for an employee with proficiency level s to finish a case with difficulty level q.

従業員への案件割当 (具体例)

Figure 2ployees.

具体例における 1 件の案件調査に要する時間の見積

Example of assigning seven cases to three em-

L1

はじめに，従来方式と提案手法で次の 5 点を共通の問題設定とする．

• 従業員の習熟度は新任，中堅，熟練の 3 種類とする．

1
2
3

1

L2
2 3

4
3
2

6
5
4

7
6
5

3.1. 従来方式による従業員への案件割当• 従業員数は新任，中堅，熟練のそれぞれを 1 名とした合2.1 章における線形計画問題に対し，上記の具体例を適用

計 3 名とする．

した線形計画問題は次のように得られる．

• 過去における従業員毎の作業時間にそれぞれの超過がある．

• 案件の難易度は容易，標準，困難の 3 種類とする．

• 案件数は容易 3 件，標準と困難を 2 件ずつとした合計

minimize :f4 +7 件とする．

!

i∈W

ai +

2 !
l−1
!

s.t :∀q ∈ L2 , ∀tq ∈ Tq ,上記の問題設定をもとに，2 章における各変数を定義す

cj,i

j=1 i=1∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws ,f1 = 1(16)

f2 ≥ 1(17)

る．従業員の習熟度を新任，中堅，熟練の 3 種類，案件の難∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws , ∀i ∈ W,

めることができ，L1 = L2 = {1, 2, 3} で与えられる．この∀s ∈ L1 , ∀ws ∈ Ws , ∀i ∈ {1, 2, · · · , l − 1},

易度を容易，標準，困難の 3 種類とすれば，l = d = 3 と定f3 (ws ) − ai ≤ D(18)

間 es,q を表 5 とする．次に，具体例を簡単にするため，各f3 (ws ) ≥ f3 (ws+1 ) − c1,i(19)

つとすれば，T = {1, 2, · · · , 7}, nt1 = 3, nt2 = nt3 = 2 で

ただし，ai , c1,i , c2,i は非負の実数とし，c1,i と c2,i はなる

合は T1 = {1, 2, 3}, T2 = {4, 5}, T3 = {6, 7} となり，連番

名ずつであるため，(8) 式と (9) 式は消去される．

とき，s(s ∈ L1 ), q(q ∈ L2 ) に対し，1 案件当たりの処理時

f3 (ws ) − c2,i ≤ f3 (ws+1 )難易度の案件数を容易 3 件，標準と困難をそれぞれ 2 件ずべく等しい値とする．ここで，各習熟度において従業員は 1与えられる．また，各難易度の案件における識別番号の集© 2022 Information Processing Society of Japan

(20)

149

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムの従業員は wh2 = 10 時間，識別番号 w = 3 は wh3 = 9

従って，上記の線形計画問題による従来方式から得られる最適解は表 6 となる．
表6

Table 6時間として更新される．これら ∀w ∈ {1, 2, 3}, whw に対し，過去における従業員毎の担当案件処理に要した作業時

従来手法による従業員への案件割当結果

間 ∀w ∈ {1, 2, 3}, wh! w を加算すると，従業員毎の総作業時

間 ∀w ∈ {1, 2, 3}, whw + wh! w = 48 時間のように得られる．

Assignment result by the conventional method.
T

W

1

2

3

4

5

6

7

1

0

0

0

0

0

0

1

2
3

0
1

0
1

0
1

1
0

1
0

0
1

0
0

3.3. 結果と考察

3.1 節と 3.2 節より，従来方式と提案手法による従業員毎の総作業時間を比較した結果は図 3 となる．

この表 6 を用いて (12) 式より，識別番号 w = 1 の従業員の担当案件処理に要する作業時間 wh1 = 7 時間, 識別番
号 w = 2 の従業員では wh2 = 10 時間，そして識別番号

w = 3 の従業員では wh3 = 11 時間となることがわかる．

従って，表 6 による従業員の作業時間の超過あるいは不足

時間 dhw は，識別番号 w = 1 の従業員では dh1 = −1 時

図3間，識別番号 w = 2 では dh2 = 2 時間，識別番号 w = 3

従来方式と提案手法による従業員の作業時間の比較

Figure 3 Comparison of total working hours for three
employees by the conventional and proposed method.

では dh3 = 3 時間として得られる．これらを踏まえ，表 6の結果による従業員毎の総作業時間は，識別番号 w = 1 の従業員は wh1 + wh! 1 = 44 時間，識別番号 w = 2 の従業

過去における従業員毎の作業時間は新任の従業員が 37 時

員は wh2 + wh! 2 = 48 時間，識別番号 w = 3 の従業員は間，中堅は 38 時間，熟練は 39 時間であることから，新任

wh3 + wh3 = 50 時間のように得られる．

と熟練の従業員毎の作業時間のばらつきは 2 時間であった．

従来方式による追加案件の割当を行うと，従業員毎の総作

3.2. 提案手法による従業員への案件割当

業時間は新任の従業員で 44 時間，中堅は 48 時間，熟練は一化するための調整量を算出する．(13) 式より，全従業員

50 時間の結果となった．従って，新任と熟練の従業員の総作業時間のばらつきは，2 時間から 6 時間へと拡大した．

!
w=1 (dhw +dhw )/3 = 3.3 時間として得られる．よっおける新任と熟練の従業員の作業時間のばらつきを解消し，はじめに，提案手法における従業員毎の総作業時間を均一方で，提案手法による追加案件の割当を行うと，過去にの作業時間の超過あるいは不足時間を平準化した値 eq は

eq =

!3

従業員毎の総作業時間が 48 時間として均一になる結果が得て，式 (14) より，従業員毎の総作業時間を均一にするためられた．

の調整量は識別番号 w = 1 の従業員は ad1 = 3.3 − 1 = 2.3

従来方式を用いて本具体例と類似の案件構成を従業員へ

時間，識別番号 w = 2 の従業員は ad2 = 3.3 − 2 = 1.3 時間，識別番号 w = 3 の従業員は ad3 = 3.3 − 3 = 0.3 時間と割当する場合，新任と熟練の従業員の総作業時間のばらつ

えた新たな線形計画問題における最適解は表 7 として得らきの調整を追加案件の割当時に行うことは，案件割当担当

きは 4 時間ずつ拡大してしまう．この総作業時間のばらつして得られる．この調整量 ad1 から ad3 を制約式 (18) に加れる．
表7者にとってかなりの負担となり得る．また，定期的に従業員毎の総作業時間を調整するため，総作業時間が少ない従提案手法による従業員への案件割当テーブル結果

Table 7

業員に対し多くの案件を割当てしまうと，この従業員の負担となってしまう．

Assignment result by the proposed method.

これに対し，提案手法を用いて本具体例と類似の案件構

T

W

1

2

3

4

5

6

7

1

0

1

0

0

0

1

0

2

0

0

0

1

1

0

0

3

1

0

1

0

0

0

1

成を従業員へ割当する場合，既存の従業員毎の作業時間のばらつきから，追加案件の割当により従業員毎の総作業時間が均一になる調整量を使い，従業員毎の総作業時間の均一化を自動的に行うため，案件割当担当者の負担を軽減する．そして，毎回の従業員への案件割当時に従業員毎の総作業時間が均一になる調整を行うため，従業員に負担の大表 7 から従業員毎の担当案件処理に要する作業時間は，識きな割当にはならないと考えられる．

別番号 w = 1 の従業員は wh1 = 11 時間，識別番号 w = 2© 2022 Information Processing Society of Japan150

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

4. おわりに従業員への案件割当において，従業員の習熟度と案件の難易度による作業時間の差異を考慮し，作業期日の遵守と従業員作業負担の公平性の観点から，全案件の処理に要す
る時間は短時間にしつつ，従業員毎の総作業時間をなるべ
く均一にする新たな割当手法を提案した．さらに，小規模な具体例を用いて，従来方式と提案手法による従業員への案件割当結果による従業員毎の総作業時間のばらつき具合の比較を行い，提案手法において従業員毎の総作業時間が均一になることを確認し，本手法の有効性を確認した．今後，実業務への適用において，本手法で必ずしも従業員毎の総作業時間が均一にならないケースが生じた場合，現場の案件割当担当者による微調整の方法を確認し，提案手法に取り入れたい．

参考文献[1] 池上敦子 (2005)．ナース・スケジューリング -調査・モ
デル化・アルゴリズム-，統計数理，第 53 巻 第 2 号，p.231-259[2] 黒坂昭一 (2007)．滞納整理における処理促進のための一考察 -リスク管理及び滞納事案の類型別アプローチ

手法を中心に-，税大論叢，53 号© 2022 Information Processing Society of Japan151

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

製造業における技術革新と行動変容～アルミ圧延加工事業を例に～
浅田勝義†1
株式会社 UACJ

磯田祐世†2
株式会社 UACJ山本佑樹†3株式会社 UACJ

2.1 当社のファクトリーオートメーション(FA)1. はじめにFA とは一般に工場の自動化を示すが，ドメインにより自世界の産業は過去に三度の産業革命を経て，大きく姿を動化対象は異なる．当社の圧延加工部門では圧延機の制御変えてきた．近年は，大量データの活用を主役とした第四次を自動化対象としている．圧延とは回転している二本の圧

産業革命の時代に入ったと言われている．株式会社

延ロールの間に材料である金属を挿入し，所定の厚みに成

UACJ(以下，当社)においては主力のアルミ圧延工程におい形する加工法のことである．

て，1980 年代から進んだコンピュータによるファクトリー

高温に加熱されたスラブ(およそ厚さ 500 ㎜×幅 1500～

オートメーション(Factory automation，FA)導入により，圧延2000mm×長さ 10000 ㎜程度の直方体，図 2)，は熱間粗圧延加工における従業員のマニュアル機械設定および操作の機機にて往復圧延され，板厚 30 ㎜程度まで伸ばされる．その会が減少し，人による機械操作は熟練が必要な，例えば圧延後，複数のスタンドが並んだ状態となっている熱間仕上圧

頻度の少ない材料の通板などの場面に限られるようになっ

延機に搬送される．熱間仕上圧延機では 1 スタンドあたりた．更に近年では IoT 導入により，前述の様な熟練者の技術

最大 50％程度の圧下率で出厚 2～10 ㎜程度まで圧延され，に頼らざるを得ない場面についても，一部自動化が可能とコイル状に巻き取られる[1]．代表的な製品である缶材の場なっている．上記のように，生産技術の発展に伴い，製品の合，顧客毎の要求に合わせて機械的性質，表面品質の作りこ

生産性・品質は飛躍的に向上し，量産現場における従業員のみを行う為，冷間圧延工程に移行し，製品厚 0.3mm 程度ま

業務の大部分はマニュアル機械設定・操作からデスクワーで圧延されたコイル状の製品として出荷される．その後，当クへと変容した．

社の顧客である製缶メーカーで缶として成形され，飲料メ

一方，当社における技術発展(FA・IoT)の経緯を振り返る

ーカーで中身を充填後，缶飲料として市販されている(図 3)．

と，品質の良いものを大量に効率的に作るという観点では一定の成功を収めてきたが，従業員一人一人の幸福度という観点では必ずしもそうではない．また，エンゲージメントの低下，離職者増加等の問題は日増しに深刻となっている．
IoT・デジタル技術は，生産性・品質を追求のみならず，従業員一人一人の幸福度向上への応用も期待される．
本報告では，当社における FA・IoT 導入による製造現場の変容の具体的事例を紹介するとともに，IoT およびデジタ
ル技術活用により，製造業が今後目指すべき働き方および企業の組織形態を対照しながら組織の在り方について分析・議論する．

2. 技術と働き方
図 1 熱間仕上圧延機の概観

当社では FA(1980 年代～)， IoT 導入(2010 年代～)によFigure1って，労働生産性向上を高める活動をしてきた．特に図１に示す熱間仕上圧延機は機械的性能や表面品質の作りこみに最も重要な工程であり優先的に技術導入を進めてきた.

Technological innovation and behavioral change in the manufacturing industry~Taking the example of the aluminum rolling and processing business~†1 KATSUYOSHI ASADA， UACJ Corporation†2 YUSEI ISODA， UACJ Corporation†3 YUKI YAMAMOTO， UACJ Corporationⓒ2023 Information Processing Society of Japan
152

Overview of hot finishing mills

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

上すると共に，マニュアルでの打ち込み作業は大幅に減少した．その後，シミュレーション技術の向上により，前述の様な熟練者のノウハウに頼らざるを得ないケースを除いてマニュアル設定作業の多くは無くなってきている(図 4)．
2.2 IoT 導入について
近年の IoT 導入により，製造における確認・点検メンテナ
ンスに必要なデータがリモートで収集されるようになった．
その結果，以前は 1 日の就業時間の中で時間を要していた
図 2 スラブの例
Figure2

確認・点検などの設備メンテナンスの為の現地確認作業がExamples of slabs

減少し，会議/デスクワークの比率が増加した．代表的な技
術者，の典型的な一日のタイムチャートを分析した結果，一日の行動は図 5 の様に変容している．現在，当社では IoT 導入を更に進めており，上記の行動変容は今後，更に進んでいくと予想される．
一方で，図 6 に示すように FA・IoT 導入後，満足度について従業員をランダムに選定しヒアリング(12 名)した結果，大部分の人の仕事に対する満足度は変化していない結果となっており，IoT 導入で製造における労働生産性は上がっているもののそこに携わる従業員の総合的な満足度という観図 3 圧延コイルと飲料缶
Figure3

点ではまだまだ課題が残る．

Rolling coils and beverage cans

一方， 圧延機で各製品の要求特性に応じて，板厚や温度67を高精度に制御する為には，①圧延ロールの間隙設定(ロールギャップ設定)，②速度設定，③ロール冷却・潤滑スプレ
ーのタイミング・圧力などの多くの条件設定が必要となる．

40

%

%

FA 導入前，圧延機の多数の条件設定は，マニュアルでの打ち込み作業となっていた．そのため指示書や標準書にある多くの設定条件パターンを人が参照しながら入力するに

Figure 5

は限界があった．その結果，粗い条件設定となり，高精度制

図5 IoT導入による行動変容
Behavioral changes due to IoT implementation

御は実現できていなかった．1980 年代からコンピュータによる設定条件のプリセットが可能となり，品質，生産性が向

年代

技術

熱間仕上圧延工程での
行動変容
マニュアル

1960

マニュアル打ち満足度変わらない

83%

プリセット

100％

（設定パターン多数で細かい設定困難）

1980

プリセット
（細やかな設定が可能）

2000

シミュレーション技術向上（設定精度向上, プリセット増加）

現在

Figure 4

経験が必要な作業以外プリセット

図6 FA，IoT導入後の仕事への満足度(n=12)
Figure 6 Satisfaction with work after introducing FA and IoT(n=12)

25%

図4 技術と行動変容
Technology and behavior transformationⓒ2023 Information Processing Society of Japan153

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

3. 製造業と組織形態

間の良さ/裁量が発揮されない部分もある．これらのことは，
FA・IoT 導入後も，仕事への満足度が向上しないことと密接

一般に規模の大きい企業ではすべての従業員に対してきに関わっていると考えられる．

め細やかなマネジメントを行うことが難しくなり，上位者の管理が管理対象組織全体に行き届かなくなることも増え

4. Well-being と組織形態論てくる．その結果，組織のどこで何が起きているのか，変化を把握できなくなり，課題やトラブルが生じていてもすぐラファエル・A・カルヴォ，ドリアン・ピーターズ[2]によに気づけなくなるケースが増加する．従って組織の規模がれば，Well-being には大きく医学的，快楽心理的，そして人大きくなるとともに，組織形態として，トップダウンで上長間の潜在能力の発揮にかかわるエウダイモニア(ギリシャ語から下位へと指示や命令が下り，経営者以外は他者にマネで幸福)的観点があるとされ，総じて「人生に意義を見出し，ジメントをされている状態をつくり出せるピラミッド型の自分の潜在能力を最大限に発揮している状態」と定義され組織形態を採用する企業が多い．

ている．さらに，Well-being を人間の能力発揮と捉える定義

当社のような製造業では，課題やトラブルにすぐに対応

は，人口減少や働き手のニーズの多様化を背景として，厚生できなければ，大量の品質不良や大きな設備トラブルに繋労働省が示す方向性「投資やイノベーションによる生産性

がりビジネスに影響する．その為当社もやはりピラミッド向上とともに，就業機会の拡大や意欲・能力を存分に発揮で型組織となっている．またピラミッド型組織は指揮命令系

きる環境を作ること」[3]とも一致している．このように，働統が１方向となるため，明確かつシンプルで，混乱，変化がく中で Well-being をどのように実現していくかということ起きにくいという点がメリットとして挙げられる．その為，は社会的課題と言われる．

当社の様にモノを大量生産する企業にとって適切であり，製造業は顧客の要望に基づくきめ細かい対応が必要で，典必然性を持った組織形態であるとも言える．

型的な労働集約的な産業である．製品を作る従業員の処理

しかし，指揮命令系統が１方向のみでシンプルである反能力は限られており，個人個人が処理能力ギリギリの負荷面で例外対応業務の規則を属人化してしまっていることがを負う形で顧客要求が満たされていた．結果として従業員問題の一つになっている（業務の属人化とは，ある特定の社は重労働で精神的に負担が大きい仕事となっていた．その員のみが担当し，業務関連情報が担当者にしかわからない

状況において，FA・IoT 導入は，一人で対応できる作業の数状態になることである）．実際，当社の様々な部門へヒアリを増やす，労働に伴う負担を減らすなど，労働生産性を上げングすると，真っ先に業務の属人化が挙げられるケースがる目的で導入されてきた．その結果，「生産性」的な効率化

多い．属人化の弊害として，(1) 業務の標準がないため業務には成功した．しかし一方で従業員は仕事において十分なプロセスや業務品質の改善が困難，(2) 担当者が退職等でい満足感を得られているとは言えず，いまのところ Well-being

なくなった場合，重要な情報が失われ引継ぎも困難，(3) ノが達成されている状況とは言えない．

ウハウが共用されず全体レベルが向上しない等が挙げられ従業員が仕事を含めた Well-being な状況となるためには仕る．また，ピラミッド型組織は，責任の所在が明確で，下位事(企業)における組織形態を考えることは重要である．組織の各担当が自発的な起こす前には，責任者である上長の承形態に関して，近年，生産性/ビジネス/Well-being を両立し認が必ず必要となる．上長へは多くの課題が集中するため，得る組織形態としてティール組織が提唱されている[4]．そ判断に時間を要するなど，トラブルリスクへの不安感から，の中では図 8 に示すように組織モデルをその進化過程ごと上司が担当者へ非常に細かい説明を何度も要求する場合もに色で区別した 5 つの組織モデルがあり[5]，現状当社の組ある．その為，各担当の自発的な意思決定や行動は抑制されてしまい，結果として，自ら考えて動かない自律性の低い人材，つまり「指示待ち人間」が増えるという問題が増加して

ティール
（進化型）

個人が意思決定できるフラットな組織

グリーン
（多元型）

メンバーが主体的に行動できる組織

オレンジ
（達成型）

目標達成を第一に考える合理的な組織

アンバー
（順応型）

トップダウンの階層的構造を持つ組織

レッド
（衝動型）

圧倒的な支配者がトップに立つ構造

いる．統率されたマネジメントの中で，責任者からの指示で動くことを要求される中では， 一人ひとり個性を持った人

指示の流れ

進
化

図7 ピラミッド型組織
Figure 7 Pyramidal organization●組織と個人の目標や目的が一致していることが特徴●現場のメンバーが必要に応じて意思決定を行う●ボトムアップ式で意思決定を行うことが特徴●メンバーの個性が認められているが，決定権はマネジメント●メンバーが成果を上げながら組織が柔軟に変化できることが特徴●安定した組織運営ができることが特徴●メンバーの階級や制度によって秩序が保たれている●衝動的な行動によってすぐに手に入る利益を求めることが特徴

図8 5つの組織モデル
Figure 8 Five organization modelsⓒ2023 Information Processing Society of Japan154

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

織形態はアンバー～オレンジの組織に近い．アンバー～オ

垂直

レンジ組織はピラミッド型組織であるが，ピラミッド型組

水平指示

織のトップダウン階層構造の中ではトップの意思は絶対と

助言

上司なりその為下位からの反論が許容されにくい．結果として担当

上司とのコミュニケーション不足に陥り，上司に対して不ベテラン・エキスパート部下満を抱えた状態で，例外対応として業務を属人化し，自律的に働くことをあきらめて指示待ち人間になるケースが認められる．このことは，人間関係の問題として表面化することが多い．事実，一般的にも社員がモチベーションを低下させ

図9 指示から助言へ（垂直から水平へ）
Figure 9 Transformation from instructions to advices

る因子として職場の人間関係が好ましくないことはよく挙る考え方がキーになる．
「助言プロセス」とは適切な意思決げられる[6]．すなわちピラミッド組織は人が離れていく組

定を助ける「助言を得られる仕組み」であり，従来のピラミ

織形態と考えられる．

ッド組織において行われていた上から下への業務指示を代対して ティール組織は組織内に権力を集中させたリー

替するものである(図 9)．このプロセスにより組織で動く人

ダーは存在せず，現場においてメンバーが必要に応じて意間はアクションを起こす前に適切な情報を得ることができ，思決定をおこなうことが特徴である．ティール組織の提唱

従来の上司→部下でやり取りされていた情報伝達の内容が者であるラルー氏は，表 1 に示すような 3 つの重要な要素損なわれることはない．

を唱えている[4]．これら 3 つの要素の共通項はコミュニケーションであり，フラットで活発なコミュニケーションを

5. 当社の向かうべき姿とれる環境が確保された組織であることで，人間の能力は最大限に発揮され，Well-being の実現に繋がる[7]．ティール

筆者らは，旧来の組織にティール組織の仕組を組み込むこ

組織は表 2 に示すようにピラミッド型の問題を解決できるとで高付加価値創出と Well-being を実現できる組織形態に組織と考えられ，事実，製造業の枠組みにおいてもティール

進化(ある種の行動変容)していくと考えている．その変容に組織を採用して成功しているフランスの自動車部品製造メ

おいて課題となるのはピラミッド型で実施していた上意下ーカー(FAVI，従業員 500 名)の例も報告されている[4]．

達業務フローをどのように仕事の質を損なわずに変えていただし，暗黙知の多い，大規模製造業で従来機能でのアウくかである．4 項で述べた「助言を得られる仕組み」を実現

トプットを劣化させることなくティール組織を成功させる

する手段として，図 10 に示すような IoT/デジタル技術よりにはセルフマネジメントにおける「助言プロセス」と呼ばれなる知識ベースを包含した「集合知プラットフォーム」が必要となってくる[8] ．従業員が集合知プラットフォームに接続された組織では，現在の上位者の指示通りに動く個の尊表1 ティール組織の3つの柱
Table 1 Three Pillars of Teal Organizations

重の少ない行動から，個が自律して助言し合うような行動

柱

内容

ットフォームにアップロードすることで知識ベースを強化

セルフマネジメント

メンバーには責任に応じて大きな裁量が与えられるメンバーが意思決定する権利を持っている状態となるため，会社が保有している情報は，基本的にメンバーに対して開示され，適切な意思決定をするための助言を得られる仕組みも必要となる．

へ変容する．またそこでは個人の気づき，工夫を集合知プラ

ホールネス

ティール組織におけるメンバーは，それぞれが対等(フラットな関係)であり，組織は
メンバー全員のものであると考える 「組織の社会的使命を果たすために自分ができること」と「自分自身の目標達成のための行動」が一致した組織である.

エボリューショナリー・ バーバス

メンバーが組織の目的をはっきりと理解し，組織の使命を果たすための自律的な行動ができなくてはならない．

したり，AI による社内ジョブマッチングなども可能である．
これにより，従業員は常に各人の性格，価値観，体調に適し

表2 ピラミッド組織，ティール組織の比較
Table 2 Comparison of Pyramid organization Teal organization
評価軸
マネジメント

業務の
属人化

社員の
自律性

社員の
Well-being

ピラミッド型
組織

Good

Bad

Bad

Bad

ティール型
組織

Good

Good

Good

Good

図 10 集合知プラットフォーム
Figure 10ⓒ2023 Information Processing Society of Japan
155

Collective knowledge platform

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）た仕事を得ることが可能となり，結果として全体(Well-being，会社，社会)の利益をも最大化していく．現在，筆者らはこのような将来向かうべき姿の実現に向けて技術開発に取り組んでいる．

参考文献[1] 藤森崇起：アルミニウム板製品の製造プロセスと品質管理，第25 回 表面探傷シンポジウム講演論文集， pp.1-8 (2022).
[2] ラファエル・A・カルヴォ，ドリアン・ピーターズ．
Positive Computing : Technology for Well-being and Human Potential :MIT press(渡邊淳司，ドミニク・チェン監訳『ウェルビーイングの設計論』，BNN， 2017) (2014)[3] 厚生労働省．
『働き方改革』の実現に向けて，
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000148322.html(2019 年 7 月 25 日現在)
[4] フレデリック・ラルー．Reinventing Organizations．英治出版(2014）[5] ティール組織とは？それぞれの組織モデルをわかりやすく解説
https://hr-trend-lab．mynavi.jp/column/organizationaldevelopment/1509/(2023 年 2 月 17 日現在)
[6] 厚生労働省．平成 30 年若年者雇用実態調査の概況[7] テレワーク導入による Well-being の向上─個人と組織の Wellbeing─デジタルプラクティス Vol.10 No.4.(Oct. 2019)https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/40/S1004S01.html(2023 年 2 月 17 日現在)
[8] ティール組織の内部コミュニケーションはどうなっているか(5分読書#46)https://hr-trend-lab.mynavi.jp/column/organizationaldevelopment/1509/ (2023 年 2 月 17 日現在)

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan
156

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

IoT 行動変容に向けた向社会的行動の他者推奨意向に関する検討山崎悠大 †1
KDDI 総合研究所

曹蓮 †2

柏本幸俊 †3
KDDI 総合研究所

KDDI 総合研究所

上坂大輔 †4
KDDI 総合研究所

概要

よる攻撃の減少と支援行動の増加を確認しており [1]，曹ら

合いがより重要視されてきている．相手のことを思いやっ化を及ぼすかどうかについて検証している [2]．

は特定の向社会的行動の促進が日常的な向社会的行動の般

近年，災害の激甚化やコロナ禍を受け，人と人との助けて，または誰かのために行う行動は向社会的行動と呼ばれ，Inducements(誘引) や Persuasion(説得) に代表される介入を行うことで向社会的行動を促進する行動変容研究が数多

このような特定の行動を促進する介入の 1 つに Persua-sion(説得) が存在する．Marja らは説得を金銭の授受や行動の強制を伴わずに言語的および非言語的なシンボルを用いて人の行動の促進を行うことであると説明づけている

くなされている．しかしながら，既存研究の課題として直[3]．説得はその効果が生じるまでに時間がかかる一方で効接介入されていない人に対する行動変容の実現が困難であ果の持続時間が長いという特徴があり，行動の習慣化に適ることが挙げられる. 限られた対象者への介入でより多くのしている．よって現在までに座りすぎ行動の抑制 [4] やオン

人や社会に影響を及ぼすためには，介入対象者の向社会的ライン学習活動に対する学生の関与促進 [5] など幅広い行動

行動を促進するだけでなく，他者への推奨を促す行動変容を対象とした説得による介入が検討されている．また，同様技術が必要である．そこで本研究では，行動変容のステーに向社会的行動の促進においても説得の活用について様々ジが説得受容（介入によって説得を受け入れ，対象行動を行な研究がなされている [6][7]．

う意欲がある状態）と他者推奨意向（人に対象行動を推奨す

ボランティア活動や寄付活動などの向社会的行動はよりる状態）の 2 段階で進行すると仮説を立て，介入対象者が他多くの人々によって実施されることで助け合いを生み，社者推奨意向に至り，行動変容が他者に伝搬する要因が何で会的に大きな効果を持つようになる．よって向社会的行動

あるかを明らかにする．向社会的行動の１つである「パトの促進介入においてはその影響を広く波及させることが重

ロールラン」を対象とし説得的介入を含む 206 名を対象に要である．説得介入は介入対象者の行動変容を促すことはした WEB アンケート調査結果の媒介分析 (Bootstrap 法)

自明であるが，介入対象者を媒介した他者への介入効果のにより，説得的介入を受けた実験群で 2 つの変数の媒介効

伝搬については未検証である．本研究では向社会的行動の果が有意となった (向社会性認知: z = 3.43. p < .01, 自発

他者推奨の促進に向けて，向社会的行動を促す介入を受け性: z = 2.08. p < .05)．よって説得受容から他者推奨意向

た対象者は，まず向社会的行動を行う意欲がある状態（説得に至る過程で，自発性と向社会的行動の向社会性認知に媒需要）に移行し，次に他者推奨意向を生じると仮定し，以下

介効果があることを明らかにした．本プロセスを情報シスの課題に取り組む．

テムによる向社会的行動変容支援へ活用することで，その効果が広く波及することが期待される．

課題 1 説得的介入によって向社会的行動の説得受容との関係性

課題 2 向社会的行動の説得受容から他者推奨意向を導く

1. はじめに要因の調査

一般に相手や誰かを思いやって行う利他行動や援助行動

課題 1 においては他者推奨意向について検証をする前には向社会的行動と呼ばれる．向社会的行動は社会に利益をもたらすことから，その促進に関する様々な研究が行われ説得的介入によって介入対象者が説得を受け入れ，説得受動を促進する介入プログラムを実施し，身体および言葉に義付けによる説得的介入を用いて対象行動の促進を行い説Manuscript Format for Kickoff Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)

象行動には向社会的行動の中の１つである，日常の屋外で容に移行することを確認する. そこで，本研究では社会的意ている．Caprara らは中学生を対象に思春期の向社会的行

†1
†2
†3
†4

得受容度合を評価する. また，本研究における行動変容の対の軽い運動（散歩・ジョギング）のついでに街の見回りを行う向社会的行動「パトロールラン」を選択する．

YAMAZAKI YUDAI, KDDI Research, Inc.
CAO LIAN, KDDI Research, Inc.
KASHIMOTO YUKITOSHI, KDDI Research, Inc.
KAMISAKA DAISUKE, KDDI Research, Inc.

課題 2 では向社会的行動の他者推奨意向を生じる要因に

157

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
ついて検討する. 特定の対象を他者へ推奨する態度や行動についてはレコメンド分野で広く研究がなされており，多くの研究が満足感と他者推奨の関係性について言及している．

Bontis らは銀行業においての顧客満足度が推奨意向に影響を与えると述べており [8]，Al-Ansi らはハラル食品について信頼度や満足度が推奨意向に影響を与えると述べている[9]．これらの研究は概して購買行動における満足の度合が高まることで他者推奨につながることを示唆している．しかしながら既存の研究では向社会的行動の他者推奨に関する検討が十分になされていない. 向社会的行動は購買行動と異なり必ずしも自己が利益を得る行動ではないため，異なる要因を用いて他者推奨を促進する必要があると考えられる．そこで，本研究では向社会的行動の促進を目的とした説得的介入によって介入対象者は初めに説得受容に移行し，その後に説得を受け入れた対象行動を人に推奨する状態 (他者推奨意向) に移ると仮定する. 本仮定に基づき説得受容と

他者推奨意向を媒介する要因について検証を行う. ここで本研究は媒介変数の候補として考えられる次の 3 つの変数について検討する．まず 1 つめの検証対象は行動の向社会性認知である. 向社会的行動は他者のために実施する行動であ

図1

ることから，その意義すなわち行動の目的やその価値を認知することで他者推奨意向を生じる可能性がある．2 つめの社会的意義付けによる説得記事

以下に本稿の構成を述べる．第 2 章では本研究の課題を

媒介変数の候補としては自発性が考えられる，自発性が高い人は自ら向社会的行動に取り組む傾向があると考えられるため，同様に自発的な他者推奨意向を示す可能性がある．

検証するために実施した WEB アンケート調査について述べ，第 3 章でその分析結果について説明する．第 4 章では

3 つ目の媒介変数候補としては自分に対して対象行動が利本稿の結論を述べる．

会的行動においては行動が直接自身の利益になるとは限ら

2. WEB アンケート調査

益をもたらすと感じる度合 (自己利益) が考えられる．向社

ないが，他者や社会への貢献を通して向社会的行動が自身

2.1. アンケート設計にとっても有益であると感じる場合にはその他者推奨傾向が見られる可能性がある．以上より本研究では課題 2 の対処を目的として介入対象者の行動の向社会性認知，自発性，

本研究では課題 1 の向社会的行動の促進を目的とした説

得的介入の効果と課題 2 の向社会的行動の説得受容と他者

自己利益について検証する. また，本課題 2 は課題 1 の説得

推奨意向の媒介要因を検証するするためにアンケート調査についても課題 1 と同じ「パトロールラン」を用いる．

動「パトロールラン」が可能な人に絞るため，週 1 回以上を行った．本アンケートでは初めにその調査対象を対象行

的介入の効果検証に基づいて実施するため，その対象行動

屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）を行っており，今後以上の方針を踏まえ，本研究では説得的介入を含む WEB

も引き続き継続しようとする意欲がある 24 歳-69 歳の回答

アンケート調査を実施する. アンケートでは回答者を統制群

者計 206 名を対象とした．次に説得的介入の効果を比較すと実験群に分け，実験群にのみ「パトロールラン」を促進す
る説得的介入を行う．本調査では課題 1 の説得的介入の効るため，被験者全体を統制群 103 名と実験群 103 名の 2 組

題 2 の対処として行動の向社会性認知，自発性，自己利益，の社会的意義付け記事を提示して説得的介入を行った．最果検証を行うために説得受容を測定し，分析する．次に課

他者推奨意向について測定し，媒介分析によって説得受容にランダムに割り付け，実験群にのみに「パトロールラン」
後に後述する複数の質問調査項目を用いてアンケートを実施し，課題 1 の説得的介入の効果および課題 2 の説得受容

から他者推奨意向の間の媒介要因を明らかにする.

と他者推奨意向を媒介する要因を分析した．本アンケート

は WEB アンケート調査会社に依頼し，2022 年 12 月 12 日(月)〜2022 年 12 月 13 日 (火) に実施した．

158

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表1

尺度

説得受容 (実験群)
説得受容 (統制群)
向社会性認知

質問調査項目

質問調査項目今後，パトランを意識した屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）を行おうと思いますか？

今後，誰かのためになることを意識した屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）を行おうと思いますか？
あなたが現在行っている屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）は誰かの役に立つと思いますか？

自発性
自己利益

他者推奨意向

今までやったことのない新しい目標を立て進んで軽い運動（散歩・ジョギング）を行う
軽い運動（散歩・ジョギング）をしようと思えば，誰かに言われなくても進んで行う
誰かの役に立つ軽い運動（散歩・ジョギング）であれば，言われなくても進んで行う
誰かのためになることを意識した屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）は，
今後自分の利益にもなると思いますか？

普段行われている屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）を誰かに勧めたいと思いますか？

表2

2.2. 社会的意義付けによる説得記事

アンケート回答者のうち実験群には図 1 に示す記事を提井上らによる自発性尺度 [10]質問調査項目

今までにやったことのない新しい行事などはすすんでやる

示した．本記事は「パトロールラン」についての説明とその皆の役に立つことであれば進んでその仕事を引き受ける

社会的意義を伝えるものとなっており，閲覧者に「パトロー

自分で発言しようと思えば誰に言われなくても進んで発表するルラン」を意識して軽い運動を行うと街の安全安心に貢献できることを提示した．

他者推奨意向2.3. 質問調査項目

本アンケートにおける尺度と質問調査項目を表 1 に示す．

まず課題 1 の対処のために説得受容の質問調査を行った．

次に行動の向社会性認知，自発性，自己利益，他者推奨意向
に関して質問することで，どの変数が説得受容と他者推奨

他者推奨意向は軽い運動に対する他者推奨意向を測定す

ることを目的とした独自項目であり，5 件法（1: まったく思わない―5: 非常にそう思う）で測定した．また，本質問

項目について「非常にそう思う」「ややそう思う」と答えた

回答者についてその理由を「運動が楽しいと思うから」，「健

意向の因果関係を媒介するのかを明らかにした．以降は各康のためになると思うから」，「一緒に運動する仲間が欲し

調査項目について説明する．

いから」，「運動をすること自体に意義を感じるから」，「その他」の 5 つの選択肢それぞれについて 5 件法（1: まったく説得受容

当てはまらない―5: 非常に当てはまる）で質問した．

説得受容は実験群と統制群で質問項目が異なる．実験群については説得記事を踏まえて今後「パトロールラン」を意

自発性とを目的として独自項目を作成した．また，統制群につい目 [10] の下位尺度である自発性尺度 (表 2) を参考に，本研識した軽い運動を行う意思がどれくらいあるか測定するこ

自発性は井上らが開発した中学校における自主性尺度項ては本質問項目の回答を依頼することが説得的介入となら究の対象行動（パトロールラン・軽い運動に）対する回答者ないように質問文の「パトロールラン」を「誰かのためになの自発性を測定する質問調査項目を作成した．各質問項目

ること」に置き換え，一般的な向社会性を意識した軽い運動について 5 件法（1: まったく当てはまらない―5: 非常に当を行う意思があるかどうかについて質問している．本項目てはまる）を用いて測定した．本アンケート調査においてにより統制群では説得的介入が無い状況における向社会的行動の受容度合い測定する．いずれも 5 件法（1: まったく当てはまらない―5: 非常に当てはまる）を用いて測定した．
向社会性認知α 係数は .75 であった．
自己利益

自己利益は向社会的行動としての軽い運動が自身にとってどれくらい利益をもたらすと感じるか測定することを目

向社会性認知は自身の実施する軽い運動に向社会性をど的とした独自項目である．5 件法（1: まったく当てはまら

れくらい感じるか測定することを目的とした独自作成項目

ない―5: 非常に当てはまる）を用いて測定した．

である．5 件法（1: まったく当てはまらない―5: 非常に当てはまる）を用いて測定した．統制群については説得記事

による介入を実施していないため，本質問項目によって一
般的な軽い運動に対する向社会性の認知度合を測定した．

159

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

3. アンケート分析結果

向社会性認知3.1. 説得的介入の効果確認

はじめに課題 1 に対処するため「パトロールラン」に関す

.37**

.61**

る社会的意義付け記事を用いた説得的介入と説得受容との関係を確認した．まず実権群に対して「パトロールラン」の説得受容

記事の理解を確認する質問を行い，正しく記事を理解できて

図2

いない回答者については記事を教示通りに閲覧していないとみなして以降の分析から除外した．ここでは実験群のう

.54**

->

.31**

他者推奨意向実験群における社向社会性認知の媒介効果

ち 19 名を除外し，実験群 84 名，統制群 103 名のデータを

向社会性認知採用した．次に屋外での軽い運動を向社会的行動として行う意思があるかどうかを説得受容の項目で測定した．測定

.34**

.73**

結果より実験群は「3: どちらともいえない」を基準としたとき有意に高い値 (ts ＞ 2.27, ps < .05) が示されたのに対し説得受容以上の結果から説得的介入を受けた実験群は介入によって

図3て，統制群は同基準値に対して有意な差は示されなかった．
説得を受け入れ対象行動を行う意欲がより高く，説得的介入の効果が確認された．続いて向社会的行動の他者推奨に

.57**

->

.33**

他者推奨意向

統制群における向社会性認知の媒介効果(β = .57, p < .01), 向社会性認知 (β = .73, p < .01) にそれ

ついて検討する．

ぞれ有意な正の効果が確認でき，向社会的行動の向社会性認知から他者推奨意向 (β = .34, p < .01) に有意な正の効果

3.2. 向社会的行動の他者推奨意向が示された．さらに実験群と同様に媒介分析を行ったとこ

続いて本節では課題 2 の説得受容と他者推奨意向の因果

ろ媒介効果が有意であることが示され (z = 2.89.p < .01)，

関係を媒介する要因が何であるかを検証するため，向社会

媒介変数の投入前後で β = .57 が β = .33 に減少している性認知，自発性，自己利益について Bootstrap 法を用いたことから媒介変数による効果が示された．

媒介効果の検証を行った．また，本媒介分析には心理統計

以上の結果から，説得記事による介入の有無にかかわらず分析用のソフトウェア HAD を用いた [11]．

向社会性を意識した軽い運動を行う意思を持っている人は，自身の軽い運動の社会的意義を感じているほど他者推奨意

向社会性認知の媒介効果

向が促進されることが示された．よって自身の軽い運動のまず，向社会性認知が向社会的行動の説得受容を他者推社会的意義を感じるように介入を実施することで，より向奨意向に導くかどうかを実験群と統制群で検証した．向社

会的行動の他者推奨意向を従属変数，説得受容を独立変数，
向社会性認知を媒介変数とおいて実験群の媒介分析を行った結果を図 2 に示した．分析結果より説得受容から他者推

社会的行動の他者推奨を促進させることができると考えられる．また，介入を行わずとも元より向社会的行動を行う
傾向のある人は自身の軽い運動の社会的意義を感じること
で自発的に他者推奨を行う傾向があるとを示唆している．

奨意向 (β = .54, p < .01), 向社会性認知 (β = .61, p < .01)にそれぞれ有意な正の効果が確認できた．また，向社会的

自発性の媒介効果

行動の向社会性認知から他者推奨意向 (β = .37, p < .01) に

次に自発性が向社会的行動の説得受容と他者推奨意向の

有意な正の効果が示された．加えて，向社会的行動の説得

因果関係を媒介するかどうかについて実験群と統制群で検受容が向社会性認知を媒介して他者推奨意向に有意な媒介証した．向社会的行動の他者推奨意向を従属変数，説得受容効果がみられた (z = 3.43.p < .01)．また，この際媒介変数

を独立変数，自発性を媒介変数とおいて実験群の媒介分析をの投入後に β = .54 が β = .31 と減少しており，媒介変数行った結果を図 4 に示した．分析結果より説得受容から他による効果が確認できた．

者推奨意向 (β = .54, p < .01), 自発性 (β = .59, p < .01)，

続いて統制群についても実験群と同様の媒介分析を実施にそれぞれ有意な正の効果が確認できた．また，自発性かし，その結果を図 3 に示した．統制群では説得記事によるら他者推奨意向 (β = .26, p < .05) に有意な正の効果が示

介入は実施していないが，実験群と同様に行動の向社会性された．続いて説得受容と他者推奨意向を自発性が媒介す

認知に関する質問調査によって測定された一般的な軽い運ることを検証する目的で媒介分析を行った．結果として有動に対する向社会性認知度合に基づいて分析を行った．分

意な媒介効果が確認された (z = 2.08. p < .05)．さらに自析結果より統制群についても説得受容から他者推奨意向

160

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

⾃⼰利益

⾃発性
.59**

説得受容
図4

.59**

.26*

.54**

->

.38**

他者推奨意向

.18

説得受容実験群における自発性の媒介効果

.54**

図6

図5

⾃⼰利益
.25*

説得受容

.57**

->

.43**

他者推奨意向.43**

実験群における自己利益の媒介効果

⾃発性
.57**

->

.57**

他者推奨意向

説得受容

統制群における自発性の媒介効果

図7
表3

発性を媒介変数として投入することで β = .54 が β = .38と減少しており，媒介変数による効果が見られた．

5 に分析結果を示した．図 5 は統制群についても説得受

統制群における自己利益の媒介効果高い他者推奨意向を示した回答者の理由回答
理由

運動をすること自体に意義を感じるからる．また，向社会的行動の向社会性認知から他者推奨意向

その他(β = .25, p < .05) に有意な正の効果が示された．加えて媒介分析をおこなったところ，媒介効果がみられなかった

他者推奨意向.46**

一緒に運動する仲間が欲しいから.57, p < .01) に有意な正の効果があることを表してい

実験群 (n=46)

統制群 (n=55)

80.4 ％

76.4 ％

76.1 ％
97.8 ％
39.1 ％
8.7 ％

65.5 ％
98.2 ％
36.4 ％
7.3 ％ぞれ有意な正の効果を示したが，自己利益から他者推奨意

向 (β = .18, n.s.) に有意な正の効果が示されなかった．本(z = 1.81. n.s.).

分析結果から説得記事による介入がある場合には説得受要因についても自己利益を媒介変数とした媒介分析を行っ

容と他者推奨意向の関係性に自発性が影響を与えることがたところ媒介効果が有意ではなかった (z = 1.41, n.s.)．統示された．本結果より自発性の高い人に向けた向社会的行制群についても図 7 のように同様の分析を行ったが自己利動の説得はより他者推奨意向を生み，向社会的行動を伝搬益に関して媒介効果は見られなかった (z = 1.65, n.s.)．本

させると考えられる．また，自発性を高める介入がより向

結果より向社会的行動が自身にとって利益をもたらすと感

社会的行動の他者推奨を促す可能性がある．一方で統制群じる度合が他者推奨意向に与える影響は小さいことが示さにおいては説得受容と他者推奨意向の関係に自発性が与えれた．

る影響が小さいことが分かった．統制群では説得受容の項

目で一般的な向社会的行動の意向を測定していることから，

自己利益の媒介効果->

健康のためになると思うから

容から他者推奨意向 (β = .57, p < .01) と自発性 (β =いない可能性が考えられる．

.57**

運動が楽しいと思うから

統制群についても実験群と同様の媒介分析を実施し，図自発的に向社会的行動を実施する状況について想定出来て.20*

高い他者推奨意向を示した回答者の理由

他者推奨意向の質問調査項目について「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答し，他者推奨意向が高いと判断できる実験群 46 人，統制群 55 人についてその理由に関する質問を行った結果を表 3 にまとめる．結果より他者推奨意向

同様にして自己利益が向社会的行動の説得受容から他が高いユーザのうち「運動をすること自体に意義を感じる

者推奨意向を媒介するのかどうかを検証した．向社会的行から」を選択したユーザが両群とも 70% 以上と高く，実験動の他者推奨意向を従属変数，説得受容を独立変数，自己群は統制群と比べて 4% 高いことが示された．次にここで利益を媒介変数とおいて実験群の媒介分析を行った結果回答された運動の意義が社会的意義を指しているかを明らを図 6 に示した．分析結果は説得受容から他者推奨意向

かにするために実験群，統制群のそれぞれで向社会性認知(β = .54, p < .01), 自己利益 (β = .59, p < .01) にそれ

161

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

参考文献

を従属変数として他者推奨意向の高い群と低い群を 2 標本
t 検定で比較した．その結果，実験群と統制群の両方で他者の多くは「運動が楽しいと思うから」や「健康のためになる[1] Caprara, G. V., Kanacri, B. P. L., Gerbino, M., Zuffianò, A., Alessandri, G., Vecchio, G., Caprara, E., Pastorelli, C. and Bridglall, B.: Positive effects of promoting
prosocial behavior in early adolescence: Evidence froma school-based intervention, International Journal of Behavioral Development, Vol. 38, No. 4, pp. 386–396 (online), 10.1177/0165025414531464 (2014).
[2] 曹蓮，山崎悠大，柏本幸俊，上坂大輔. 向社会的行動の般化て，楽しさや健康といった理由が基盤にあった上で，社会的を当て〜，電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーション

推奨意向が高い群は低い群と比べて向社会性認知が有意に高いことが示された (実験群:t(82) = −5.7, p < .01，実験

群:t(101) = −4.1, p < .01)．よって向社会的行動の他者推奨意向が高い人はより行動の社会的意義を理解して行動の他者推奨意向に至っていることが示された．また，回答者と思うから」についてもその回答理由に挙げていた．従っに及ぼす心理的要因 〜社会的意義づけされた軽い運動に焦点

意義をあわせて運動をすることを他者に推奨していると考えられる．

以上の結果より本検討では向社会的行動の説得受容から

他者推奨意向へ至る過程を向社会性認知と自発性が媒介することが示された．

4. おわりに

本研究の目的は向社会的行動の促進に向けた説得的介入

において向社会的行動の他者推奨意向を導く要因を明らかにすることである．本目的のため，本研究では行動変容のステージが説得受容（介入によって説得を受け入れた状態）と他者推奨意向（人に対象行動を推奨する状態）の 2 段階で進行すると仮説を立ててその媒介変数を明らかにするために WEB アンケート調査を実施した．また, 本調査においては向社会的行動の１つであるパトロールランを対象行動として選んだ．アンケート調査結果より各被験者の行動に対する社会的な意義の理解と行動に対する自発性が説得受容と行動の他者推奨意向を媒介することが分かった (向社会性

認知: z = 3.43. p < .01, 自発性: z = 2.08. p < .05) 以上のように向社会的行動の他者推奨を促すためには行動の自発性や社会的意義の理解を向上させる介入が有効であることが示唆された．本研究結果を情報システムによる行動変容に活用することで，一部の個人に向社会的行動を促進する
介入の効果が他者にも波及し，結果的に人々が助け合う社会の実現に寄与できる可能性がある．今後の課題として説得的介入による態度変容の長期的な効果, および行動面での効果についても検証を行う必要がある．また，他者推奨行

動は他者とのかかわりの中で生じるものであることから個基礎（HCS）2022 年 12 月研究会 (2022).
[3] Harjumaa, M. and Oinas-Kukkonen, O.: Persuasion Theories and IT Design, pp. 311–314 (online), 10.1007/9783-540-77006-0 37 (2007).
[4] Aldenaini, N., Alqahtani, F., Orji, R. and Sampalli,
S.: Trends in Persuasive Technologies for Physical
Activity and Sedentary Behavior: A Systematic Review, Frontiers in Artificial Intelligence, Vol. 3 (online),
10.3389/frai.2020.00007 (2020).
[5] Orji, F. A., Vassileva, J. and Greer, J.: Evaluating a
Persuasive Intervention for Engagement in a Large University Class, International Journal of Artificial Intelligence in Education, Vol. 31, No. 4, pp. 700–725 (online),
10.1007/s40593-021-00260-4 (2021).
[6] 柏本幸俊， 曹蓮，山崎悠大，上坂大輔. 向社会的行動促進に向けた心理プロセス調査と AI による行動誘発・習慣化に向けた展望，情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ 第２回研究会，p. 33–39 (2022).
[7] Slattery, P., Finnegan, P., Vidgen, R. and Land, L.: Persuasion in prosocial domains: Explaining the persuasive
affordances of volunteering websites (2014).
[8] Bontis, N., Booker, L. D. and Serenko, A.: The mediating effect of organizational reputation on customer loyalty and service recommendation in the banking industry,Management Decision, Vol. 45, pp. 1426–1445 (2007).
[9] Al-Ansi, A., Olya, H. G. and Han, H.: Effect of general risk on trust, satisfaction, and recommendation intention for halal food, International Journal of Hospitality Management, Vol. 83, pp. 210–219 (online),
https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.10.017 (2019).
[10] 井上史子，沖 裕貴，林 徳治中学校における自主性尺度項
目の開発，教育情報研究， Vol. 21, No. 3, pp. 13–20 (2006).
[11] 清水裕士. フリーの統計分析ソフト HAD：機能の紹介と統計
学習・教育，研究実践における利用方法の提案，メディア・情人の特性のみならず集団やコミュニティの特性を活用する

報・コミュニケーション研究， No. 1, pp. 59–73 (2016).

ことによって向社会的行動の他者推奨を促す技術について検討できる可能性が考えられる．

162

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

骨格推定を用いたバドミントンのスマッシュフォーム改善アプリの実装
大原黎明 †1
慶應義塾大学環境情報学部

中嶋桃香 †2慶應義塾大学環境情報学部

浜中智己, 佐々木航 †3慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科

大越匡 †4慶應義塾大学環境情報学部

中澤仁 †5慶應義塾大学環境情報学部

概要

計測することが可能なウェアラブル端末を使用する研究 [1]

部活動においてスポーツの習熟度を向上させるためにはと Kinect を用いて骨格情報を取得してそれを利用する研究顧問やコーチなどの指導者の指導力が大きく関係する. 一方[2] がある. ただ, どちらも一般の人が所持しない特殊な機材で，膨大な仕事量による教員のリソース不足や学校に在籍を用意する必要があるため一般のユーザが利用しにくいとする教員の中で顧問を決定するため経験のないスポーツのいう問題がある. よって本研究では広く普及しているスマー

部活動を担当してしまい, 十分に指導することができない問

トフォンをシステムとのインターフェースとして利用する題がある. 本研究ではバドミントンのスマッシュの動作に焦ことで一般のユーザも利用しやすくする.

点を当て, スマートフォンを用いて国際大会に出場するレベ

スマートフォンを持った状態で動くとスポーツをする上ルの選手のスマッシュ動作と比較する. そして, 四肢の類似

で動きの邪魔になってしまう問題が発生するため本研究で度スコアを算出して問題のある部位とともにフィードバッ

はスマートフォンはカメラとして利用する. また, 動画からクを行うシステムを開発, 効果の検証を行なった.

不要な情報を削除するための前処理として OpenPose を利用して骨格情報の取得を行う. さらに, 国際大会に出場した選手の動画から右腕・左腕・右脚・左脚の骨格情報を取得

1. はじめにし,DTW*1 を用いて類似度を算出するライブラリを作成し中学校, 高校の部活動の顧問は基本的にその学校に在籍た. そして作成したライブラリを用いて各部位の類似度スコしている教員が担当するため経験のないスポーツの顧問にアを算出し問題のある部位とともにフィードバックを行う.
本研究の貢献は以下の通りである.

なってしまう教員が一定数存在することに加えて経験がある教員も習熟度や指導力が高いとは限らない. また, 部活動• 特殊な機材を必要とせずに広く普及しているスマート以外の仕事で忙しいため指導を行う時間を割くことができフォンを利用してバドミントンのコーチングをサポーない場合もある. 一方で優秀な指導者が指導しないと習熟度トするためのシステムを開発した.
• 実験にてシステムを利用したグループにスコアの向上が見られた.

を向上させることは難しいという問題がある.
また, バドミントンのコーチングをサポートするためのシステムに関する既存研究として,Myo という慣性と筋電図を

本論文では以下のように構成される.2 章では, 類似度スコアの算出手法の詳細について述べる.3 章では構成したシス

Using Skeletal Estimation Implementation of an application to
improve badminton smash form
†1
†2
†3
†4
†5

テムをもとに行う実験手順を述べる.4 章では実験結果につREIMEI OHARA, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University
MOMOKA NAKAJIMA, Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
SATOKI HAMANAKA, Graduate School of Media and Governance, Keio University
TADASHI OKOSHI, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University
JIN NAKAZAWA, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University

いて述べる.5 章では結果をもとにした考察を行い今後の課
題を明らかにする.5.2 章では今後の課題をもとにした今後の展望を述べる.

*1

Dynamic Time Warping, 時系列データ間の類似性を計測するアル

ゴリズム

163

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

2. 本研究の手法
まず類似度スコアを算出するにあたり基準となるデータを収集するために YouTube からバドミントンの国際大会の動画をダウンロードする. そしてダウンロードした動画から選手がスマッシュを打っているシーンかつその選手のみが映るように切り出す. 次に切り出した動画 (n=120) をOpenPose*2 を用いて骨格情報の時系列データに変換し, それを一つのリストとしてまとめて npy ファイルに保存する.

図3

DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ

図 (右脚)

システムを利用する際はスマートフォンを用いてユーザーが類似度を算出したいショットの動画を撮影する. そして撮影した動画を実験用に開発した Web アプリケーションのフォームからアップロードする. 次にアップロードされた動画を OpenPose を用いて骨格情報の時系列データに変換
する. また前述した npy ファイルの骨格情報を四肢ごとに分割しそれぞれに対して DBA*3 を用いて類似度スコアを算出するための基準となる軸を作成する. そして基準となる軸とアップロードされた動画から変換された骨格情報の時系列
データから DTW を用いて距離を算出する. 次に図 1, 図 2,

図4

図 3, 図 4 をもとにプロデータと素人データの境界値が 50

図 (左脚)DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ点になる sigmoid 関数を作成し, 先ほど算出した距離を入力
して類似度スコアを算出する. 最後に各部位の類似度スコアに対して 40 点だと赤,40 点 60 点だと黄色,60 点 だと緑色で類似度スコアをユーザーにフィードバックする (図 5).

図1

DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ

図 (右腕)

図2

DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ

図 (左腕)

図5*2*3

画像から人の体や手などのキーポイントを検出するライブラリ
DTW Barycenter Averaging, 時系列データの平均を求めるアルゴ
リズム

スコアのフィードバック

本研究で実装するアプリケーションのシステム構成図を
図 6 に示す.

164

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

者の属性は 20 歳で 2 年生の男性,20 歳で 2 年生の男性,18
歳で 1 年生の男性,18 歳で 1 年生の女性,18 歳で 1 年生の女
性の計 5 人だった.

4. 結果
システムを使用したグループと使用しなかったグループとでは使用したグループの方がプロ選手とのフォームの類
似度スコアは高くなった.
各グループの実験開始時と終了時の各部位のスコアの遷移は以下の通りとなった (図 7, 8, 9,10). 青色の線がシステムを使用したグループで赤色の線がシステムを使用しなかったグループのスコアの遷移を表している.

図6

システム構成図
図7

実験結果 (右腕)図8

実験結果 (左腕)図9

実験結果 (右脚)

3. 実験手順
3.1. 実験概要
バドミントンサークルのメンバーをシステムを使用する
グループ (n=6), 使用しないグループ (n=5) にわけて 3 週
間実験を行った. 内容としては検証を行うために実験期間の最初と最後に両方のグループの被験者に対してシステムを使用してフォームのスコアを算出した. さらにシステムを使用したグループに対しては実験期間中サークル活動参加時に最低一回はシステムを利用して, システムからのフィード
バックをもとにフォーム改善に努めた. また被験者に対してシステム利用時には試合の時と同じスマッシュのフォーム
で体全体がカメラに映るように後ろから撮影するように指示をした.

3.2. 実験参加者情報
バドミントンサークルに所属し過去にバドミントン部に所属していなかった未経験の学生を対象にした. システムを使用したグループの被験者の属性は 20 歳で 3 年生の男性,20 歳で 2 年生の男性,19 歳で２年生の男性,20 歳で 1 年
生の男性,21 歳で２年生の女性,19 歳で 1 年生の女性の計 6人だった. また, システムを使用しなかったグループの被験165情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ムの改善を行っていたことが大きく影響していると考えられる. 一方で, システムを使用したグループの中で体全体の平均で-31.75 と大きくスコアを低下させた被験者について
はサークルの練習日に毎回ノルマである１度しかスコアの計測をしていたことが影響していると考えられる. このことからただフォームの類似度スコアをフィードバックするだけでなく利用者のモチベーションを向上させるフィード
バックを行うことができるかが重要である. さらに被験者からのフィードバックの中でフォームが悪いことはわかる

図 10 実験結果 (左脚)
また, 各グループ・各部位の実験前後の差分の中央値 (表 1)がどう改善すれば良いのかがわからないという意見が多くは以下の通りになった. 外れ値の存在が影響を与えないようあったので具体的な改善策がフィードバックされないことに中央値を使用した.

が利用者のモチベーションを向上させることができなかっ

特に左脚に関しては他の部位と比較してシステムを利用た一因であった.

したグループのスコアの向上がより顕著に見られた.
システム

右腕

左腕

右脚

左脚

使用群

+6
-1

+8.5
-8

-4
0

+12.5
1

使用しない群
表1

5.2. 今後の展望
今回は 3 週間とバドミントンが上手くなるには短い実験期間だったため次回の実験では 1〜2 ヶ月と今回の実験よりも長い期間で実験を行いシステムの効果を検証したい. さら各グループ・各部位の実験前後の差分の中央値に, ただ部位ごとの類似度スコアをフィードバックするだけ
では利用者は具体的にどのように動作を改善していけば良システムの評価として元山口県の代表選手で全国大会にいのかわからずモチベーションも向上しないため, 具体的なも出場した経験のある人に各被験者の実験前後でのフォー

アドバイスを返す機能も実装する. またこの機能を実装する

ムの上達度を評価してもらった (表 2). 結果としてはシステ

にあたり特定の部位に対して指摘を行うのか特定の時間軸

ムの評価と合致した評価もあるものの反対の評価をされたに対して指摘を行うのかさまざまな方法が考えられるため被験者も存在した.

各方法に対して検証を行い効果がある方法を見つけたい. シ

システム

体全体の平均値

評価

使用

+9.75
+5.25
+36
+6.5
-1.25
-31.75-7.25-4.25-14.75
3.25
4.25

変わらない

使用
使用
使用
使用
使用
使用しない
使用しない
使用しない
使用しない
使用しない
表2

ステムの評価については今回は評価者が 1 人のみだったので複数の評価者を用意して再度システムの評価を行うととややフォームが良くなった
とてもフォームが良くなったもに評価者は選手ではなく選手を育てる立場である指導者を中心に依頼したい.

ややフォームが良くなった 謝辞

本研究成果は，国立研究開発法人情報通信研究機

ややフォームが悪くなった 構の委託研究（05401），JSPS 科研費 JP21K11853，JST
ややフォームが良くなった RISTEX (JPMJRX21J1) の支援を受けたものである．
変わらない
ややフォームが良くなった
変わらない
ややフォームが良くなった
変わらない

各被験者の上達度の評価

5. 考察と今後の展望
5.1. 考察システムを使用したグループの中で体全体の平均で +36と大きくスコアを向上させた被験者が存在するが, その人は実験中意欲的に何度もスコアの計測をするとともにフォー

166

参考文献
[1] Kuo-Chin Lin, Chun-Wang Wei, C.-L. L. I.-L. C. N.-S. C.:
Development of a badminton teaching system with wearable technology for improving students badminton doubles skills，Educational Technology Research and Development, Vol. 69, pp. 945–969 (2021).
[2] Kuo-Chin Lin, Duan-Shin Lee, S.-A. C. Y.-H. V. C.-N.S. C.: The eﬀect of a badminton teaching system using
Kinect on badminton skill performance, 體育學報，Vol. 53,
pp. 161–178 (2020).

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

CoreMoni-α：効果的な体幹トレーニングのための
リアルタイムフィードバックシステム
佐藤 圭翼 †1
青山学院大学

ロペズ ギヨーム †2
青山学院大学

1. はじめにることである．一人で行うトレーニングは自分の姿勢を客2019 年末に流行し始めた新型コロナウイルスの影響は３年たった今でも爪痕を残している [1]．スポーツ庁は「感染観的に俯瞰し，正しい姿勢で行うことは難しく，監視の目が症対策による活動制限・運動不足の長期化による影響」と題を解決するため，リアルタイムフィードバック機能を搭

して「体力の低下」「腰痛・肩こり」「生活習慣病の発症・悪載した，体幹トレーニング支援システム「CoreMoni-α」を化」を事例に挙げている [2]．また，明治安田生命保険相互提案し，その有効性を検証する．

ないことから継続性に欠けると考えられる．このような課

会社が 2021 年に 5640 人の男女を対象に実施した健康に関するアンケート調査 [3] の結果，３人に２人が covid-19 の

2. 関連研究影響でストレスを感じていると回答し，４人に１人の体重2.1. カメラ画像を用いたトレーニング支援手法が増加していることが分かった．さらに，コロナ禍による健康意識の変化についてのアンケートの結果，40% 以上の綿谷らはカメラの画像を用いた体幹トレーニングの姿勢

人々が「健康意識が高まった」と回答した．以上のことか

支援手法を提案した [10]．彼らは画像から姿勢推定を行い，ら，COVID-19 の流行を機に人々は健康に意識を持ち始め

トレーニングの目標姿勢と現在の姿勢の３次元モデルを生たと推測できる．

成し，重畳表示した．さらに，目標姿勢と現在の姿勢の違い

健康な身体を維持するためには，ランニングや筋力トレーを把握しやすくするために，身体の各部位 10 箇所にマーカ

ニングといった日常的な運動が有効であると考えられていを表示し，誤差に応じて４段階に色変化させた．これらのる [4]．フィットネスクラブの動向報告 [5] によると，2022

情報を２視点でユーザへ視覚的フィードバックをすること

年４月の利用者数合計は 1700 万人を超えており，多くので，姿勢補正の支援を行った．
有効性評価の結果，姿勢の把握しやすさを向上させるうえ

人々が定期的に運動をしていることが分かる．
自宅で過ごす時間が増えたことから，屋内で一人で簡単で有効な手法であると考えられた．しかし，視覚的フィーに始められる体幹トレーニングに注目が集まっている [6]．

ドバックの更新速度が遅く，目標姿勢に対して現在の姿勢

体幹トレーニングはスポーツ動作に求められる能力 [7] 向がどのくらい異なっているかを認識するのは困難であった．

上だけでなく，日常生活においても重要な役割を果たして

また，トレーニング中に視線を変えて画面を見なければないる．体幹とは身体の四股と頭部を除いた部分で，身体重らないという問題点もあった．

量の約 48 ％を占めており，体幹に含まれる筋肉群は体幹筋

2.2. 深度センサを用いたトレーニング支援手法と総称されている [8]。体幹は運動における四股間の運動連
結やバランスに関して重要な役割を果たしている．そのた村田らは安価な装置を開発することを目的とし，深度カ

め，動作の要であり，筋力が低下すれば起き上がることが困

メラを有する Kinect を利用し，運動を支援するシステムを難になるなど，体幹強度は身体の健康にとても重要である．

構築した [11]．彼らは Kinect を用いて前屈，身体の傾き，

体幹トレーニングはスポーツ選手を筆頭に一般の人々にも身体のねじれ具合を計測する３種類のアプリケーションを浸透し始め，注目されている [9]．

開発した．

本研究の目的は，体幹トレーニングを支援するシステム

結果として，数度の誤差範囲で計測することができ，身体を構築し，トレーニングを通して人々の健康維持に貢献すのゆがみを比較的安価で，高度なノウハウを必要としない装置を開発することができた．しかし，性能と利用勝手を向上させていく必要がある．

CoreMoni-α
Real-Time Feedback System for Eﬃcient Core Training†1†2

Keisuke Sato, Aoyama Gakuin University
Guillaume Lopez, Aoyama Gakuin University

167情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

2.3. ウェアラブルデバイスを用いた種目認識手法
高田らは，体幹トレーニング支援に向けたウェアラブル
デバイスによる種目認識手法を提案した [12]．
彼らは，身体にウェアラブルデバイスを装着し，ウェア
ラブルデバイス内に搭載された慣性センサを用いてトレー
ニング中の姿勢情報を取得し，得られる加速度やジャイロ
データをもとに，機械学習によって体幹トレーニング種目

図1

を自動認識できるようにした．

ウェアラブル IMU Movesense（[15] より引用）

Figure 1 Wearable IMU Movesense (Quoted from [15])

結果として，機械学習手法として Random Forest を用いた場合で，F 値：99.7% と高精度に認識することに成功した．さらに，片方の手首およびベルト位置にデバイスを装また，CoreMoni αでは体幹トレーニング中の「姿勢」を着するだけでも F 値：94.1% の精度で認識できることを確支援対象とし，より効果的な支援につながるよう搭載する

認した．認識精度の向上，トレーニング中か否かのセグメ

機能に留意した．メインメニューを作成し，そこからトレー

ンテーション化の検討などが今後の課題としてあげられる．

ニング種目を選べるようにした．デザインや使いやすさにも工夫を施し，従来型システム「CoreMoni」との差別化を

2.4. 音楽によるフィードバックを用いたトレーニング支図った．姿勢判定においては，より精度の高い判定ができ

援手法

るアルゴリズムを実装し，フィードバックにおいては，骨神野らは，森田らの研究 [13] に基づきシステムのフィー

格画像による姿勢の画像切り替えによるものとその画像とドバック方法を改善した．彼らは体幹トレーニングにおけ連動して「HIGH」「GOOD」「LOW」の３種類のテキスト

る効果的な姿勢促進システム「CoreMoni」を提案した [14]．

をリアルタイムに表示するという２種類のフィードバック「CoreMoni」は森田らが開発したシステムに改良を加えたを用意した．トレーニングを行う画面においては，トレーものになっている．森田らのフィードバックが画像の切りニング種目ごとにトレーニング方法と本システムの使い方，

替えのみであったのに対し，神野らは音楽の周波数の変化

アドバイス等を明記した．
図 2 に CoreMoni-αの構成図を示す．ユーザは腰に加速によってフィードバックを与えている．
実験の結果，画像のみによるフィードバックに比べて音度センサを装着する．ユーザはスマートフォンの画面に表楽と画像を組み合わせたフィードバック方法は有効である

示された自分の現在の姿勢を俯瞰して見ることで，姿勢をことがわかった．しかしながら，音楽がトレーニングの妨正すことができるだろう（図 3）．

げになっていることや姿勢の判定結果に違和感を感じる部
分がある．

3. CoreMoni-αの概要
3.1. CoreMoni-αの構成
今回私は，効果的な体幹トレーニングのリアルタイム
フィードバックシステム「CoreMoni-α」を提案する．CoreMoni-αは体幹トレーニングを自主的に行うための指導者としての役割を担い，ユーザの体幹トレーニングを支援する

図2

ものである．本システムは 500 円玉くらいの大きさのウェ

CoreMoni-αの構成

Figure 2 Conﬁguration of CoreMoni-α

アラブルデバイス（図 1）とスマートフォンを使用している．ウェアラブルデバイスには「movesense（SUUNTO 社
製）[15]」というデバイスを用いている．ユーザごとのキャ

3.2. 装着位置と閾値の検討

リブレーションとして，movesense から１秒間に 13 個の加加速度センサの装着位置に関してだが，森田らの実験 [16]速度データを取得し，その一つ一つをあらかじめ定義したを参考にし，腰に選定した．

閾値と比較し，姿勢の良し悪しを判断している．ウェアラ

閾値に関してだが，「Azure Kinnect DK（Microsoft 社

ブルデバイスとスマートフォンは Bluetooth 通信で接続し製）[17]」を用いて，インストラクター指導の下，腰の位置ている．

が高い時・良い時・低い時の姿勢を保ち，その時の骨格画

168情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）ている．そのため，キャリブレーションを行うことで 65 個のサンプリングデータを取得することが可能である．初期値の選定においては外れ値が存在することを考慮して，中央値を用いている．すなわち，昇順に並べ変えたデータの33 個目の値を用いている．その加速度を角度に変換し，初期値に設定している．

median in calibration = (65 sampled data sorted ÷ 2) + 1(4)
第２段階目は「トレーニング中の角度の取得」である．Y
軸方向の加速度と Z 軸方向の加速度の値のアークタンジェ
ントを求め，求まったラジアンを度に変換し，角度を算出している．0.077 秒に１回の更新が行われるため，トレーニ
ング中の角度をほぼリアルタイムに算出することが可能である．

angle = arctan(Y axis acc value ÷ Z axis acc value) (5)
図3

第３段階目は「ずれの算出」である．姿勢判定を行う際はCoreMoni-αの使い方

式 5 と式 4 の差を求めることで実現可能である．トレーニ

Figure 3 How to use CoreMoni-α

ング中の角度がキャリブレーション時の角度に対して 13.5
°以上 20°以下の範囲（相対的な角度）に収まるとき，正像と床と腰のなす角をもとに閾値を決定した．調査の結果，しい姿勢と判定する．しかし，キャリブレーションは床に13.5°以上 20°以下を良い姿勢と定義した．

対して垂直方向に直立して行うことを前提としているため，

本システムでは，床に対して垂直方向に直立した状態でπ/2 ラジアンを考慮しなければならない．

キャリブレーションを行うことを前提としている．そのた以上のようなアルゴリズムを用いて，体幹トレーニング

め，キャリブレーション時の角度を a°，トレーニング中の中の姿勢の良し悪しを判定している．

角度を b°としたとき，閾値は次のようになる．
＜ HIGH ＞◦

4. 有効性検証とユーザビリティ評価の実験
◦

◦

◦

◦

◦

◦

b − a < 13.5 − 90 i.e. b − a < −76.5(1)「CoreMoni-α」の有効性検証とユーザビリティ評価を行うために実験を行った．被験者は 20 代の男女 20 名で構成

＜ GOOD ＞◦◦

されており，システム無し・従来型システム有り・新型シス
◦

◦

◦

◦

◦

◦

◦

◦

13.5 −90 ≦ b −a ≦ 20 −90 i.e. −76.5 ≦ b −a ≦ −70(2)＜ LOW ＞
20◦ − 90◦ < b◦ − a◦ i.e. − 70◦ < b◦ − a◦

テム有りの３種類の実験を行った．トレーニング時間はそれぞれ 30 秒で，トレーニングの合間には十分な休憩をとっている．分析手法としては，正しい姿勢を保持できた割合とSystem Usability Scale Facts (SUS)，フィードバックに関(3)するアンケート，従来型と新型の比較に関するアンケートの計４つである．

3.3. 姿勢判定手法
姿勢判定手法は３段階に分かれており，第１段階目は

5. 実験結果と考察「キャリブレーション」である．キャリブレーションを行う
ことにより，各ユーザに応じた初期値を生成することが可実験の結果，システムの有無による正しい姿勢を保持で能であるため，ユーザに依存する可能性を低減させることきた時間の割合に関して 18 名の数値が向上した．従来型シができるだろう．絶対的な基準を設けず相対的な基準を設

ステムとの比較実験においては 14 名の数値が向上した．まけることは，ユーザを限定することなく，汎用性の観点からた，従来型と新型システムの SUS スコアを比較すると，18有効となるだろう．加速度センサのサンプリング数を 13Hz

名の数値が向上した．スコアごとの SUS の比較結果を表 1に設定しているため，１秒間に 13 個のデータが取得可能でに示す．さらに，フィードバックに関するアンケートの結ある．また，キャリブレーションの実行時間を５秒に設定し果，新型システムに対しては肯定的な意見が多く見られた．

169

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表1

スコア別に見た SUS の評価結果

Table 1 SUS values aggregated by score
Score

Grade

Adjective Rating

Conventional System

New system>80.3
68-80.3
68
51-68
<51

A
B
C
D
E

Excellent
Good
Okay
Poor
Awful

0
1
0
6
13

8
5
0
6
1

最後に，システムを総合して従来型と新型システムのどち

on 06/28/2022).
[6] 谷本道哉体幹トレーニングの流行の背景と効果に関する考察，
理学療法-臨床・研究・教育， Vol. 27, No. 1, pp. 3–9 (2020).
[7] 鈴木雄貴，桜井伸二体幹トレーニングが体幹の安定性とジャらが有効であるか問いた結果，被験者の 95% が新型システ
ムと回答した．

ンプパフォーマンスに与える影響の検討，中京大学体育研

6. おわりに

究所紀要= Bulletin of Research Institute of Health andSport Sciences, Chukyo University， No. 32, pp. 31–36(2018).

本研究の結果から，有効性の検証，従来型システムに対する優位性を確認することができた．姿勢判定精度の向上に[8] 藤本鎮也，吉田一也，佐藤慎一郎，秋山純和体幹と理学療法，理学療法-臨床・研究・教育， Vol. 20, No. 1, pp. 7–14
(2013).
[9] 高田将志，中村優吾，藤本まなと， 荒川豊，安本慶一ほか

関しては，アルゴリズムの改善や正しい姿勢の再定義，閾値の再検討が要因となった．アプリケーションにおける UXの改良においては，シンプルなデザインやトレーニング方

体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによる法の明記，ボタンを押した際のユーザに対するアクション

種目認識手法の提案，研究報告ヒューマンコンピュータイン

が要因であると考えられる．また，フィードバック方法のタラクション (HCI)， Vol. 2018, No. 20, pp. 1–8 (2018).
[10] 綿谷惇史カメラ画像を用いた体幹トレーニングの姿勢支援手法の提案 (2019).
[11] 村田嘉利，永澤修平，鈴木彰真ほか KINECT を用いた体幹のリハビリテーション支援システム，マルチメディア, 分散
協調とモバイルシンポジウム 2014 論文集， Vol. 2014, pp.
553–559 (2014).
[12] 高田将志，中村優吾，藤本まなと， 荒川豊，安本慶一ほか

改善においては，３次元骨格画像の画像切り替えとテキス
トによるフィードバックが要因であると考えられる．
今後の展望として，ユーザのトレーニングの妨げにならない範囲でのフィードバック方法の追加，ウェアラブルデ
バイス装着位置の明示化，トレーニングの長期的な支援につなげるコンテンツの実装があげられる．
謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP22K11998 の助成を受けた

体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによるものです．

種目認識手法の提案，研究報告ヒューマンコンピュータイン

参考文献[1] : 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の対応について｜
内閣官房新型コロナウイルス等感染症対策推進室，https://corona.go.jp/dashboard/. (Accessed on 06/28/2022).
[2] : 新型コロナウイルス感染対策 スポーツ・運動の留意点と、運動事例について：スポーツ庁，https://www.mext.go.jp/
sports/b_menu/sports/mcatetop05/jsa_00010.html.
(Accessed on 06/28/2022).
[3] : 20210906 01.pdf, https://www.meijiyasuda.co.jp/
profile/news/release/2021/pdf/20210906_01.pdf.
(Accessed on 06/28/2022).
https://www.mhlw.go.jp/bunya/[4] :CP BL user,
kenkou/dl/kenkounippon21_02.pdf.
(Accessed on
06/28/2022).
[5] : hv58 02j.pdf, https://www.meti.go.jp/statistics/
tyo/tokusabido/sanko/pdf/hv58_02j.pdf. (Accessed

170

タラクション (HCI)， Vol. 2018, No. 20, pp. 1–8 (2018).
[13] 森田大喜， 元川錦，横窪安奈，ロペズギヨーム加速度セン
サを用いた体幹トレーニング支援システム，マルチメディア,
分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集， Vol. 2021,
No. 1, pp. 1326–1331 (2021).
[14] : ウェアラブル環境情報システム研究室 — 青山学院大学
理工学部 情報テクノロジー学科，http://www.wil.it.
aoyama.ac.jp/thesis.html. (Accessed on 07/20/2022).
[15] :
Wearable sensor ― Movesense，https://www.
movesense.com/. (Accessed on 09/29/2022).
[16] 森田大喜， 元川錦，横窪安奈，ロペズギヨーム加速度セン
サを用いた体幹トレーニング支援システム，マルチメディア,
分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集， Vol. 2021,
No. 1, pp. 1326–1331 (2021).
[17] : Azure Kinect DK – AI モ デ ル の 開 発 — Microsoft Azure，https://azure.microsoft.com/ja-jp/
products/kinect-dk/. (Accessed on 10/01/2022).

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ウェアラブルエアコンによるフィードバックの生理効果
川崎 勇佑，†1
青山学院大学本多 一騎，†2
青山学院大学

ホサイン タヘラ †3
青山学院大学

1. はじめに

ロペズ ギヨーム †4青山学院大学3.1. ウェアラブルエアコンを使用しない実験

厚生労働省によると，熱中症による死者数は年々増加傾向

この実験では，実験中，
「寒い」
，
「涼しい」
，
「快適」
，
「少し

にあり，2020 年は 1500 人を超える人が熱中症で命を落と

暖かい」
，
「暖かい」
，
「暑い」
，
「非常に暑い」の 7 ラベルに対している．図 1 より，熱中症の死者数の中でも特に高齢者

して主観評価のアンケートをとった．また，実験環境は「快の割合が大きく，2010 年以降熱中症による死者数の約 80%

適」，「少し暖かい」，「暖かい」，「暑い」の 4 つの環境に設定が高齢者であった [1]．

した．被験者は 20 代から 60 代までの合計 44 名であった．
より詳しい実験内容を表 1 に示す．
表1

Table 1
順序

図1

熱中症死者のうち高齢者の割合（[1] より作成）

Figure 1 Percentage of elderly among heat stroke
fatalities (created based on data from[1])

冷却の無い実験内容

Experimental details without cooling
課題

温度

湿度

期間（分）

1
2

ラジオ体操

◦

32 C

80%

10

ラジオ体操

3
4

読書

25◦ C
25◦ C

60%
60%

10
15

5
6

読書

32◦ C
27◦ C

80%
60%

15
15

7
8

転写

32◦ C
32◦ C

80%
80%

15
15

転写

27◦ C

60%

15

読書
読書

3.2. ウェアラブルエアコンを使用した実験

2. 関連研究

この実験では頸動脈を直接冷やすことのできるウェアラ

千葉らの研究によると，頸動脈を直接冷やすことによりブルエアコンの Cómodo gear*1 を使用した．また，「快適」，

体全体に冷えた血液が回り，頸動脈を冷やしていない人と「暖かい」，「暑い」，「非常に暑い」の 4 ラベルに対して主観

比べ，発汗量が少ない傾向にあることが分かった [2]．

評価のアンケートを取った．また，実験環境は「暖かい」，「暑い」の 2 つの環境に設定した．被験者は 20 代から 60 代までの合計 27 名であった．より詳しい実験内容を表 2 に

3. 暑熱環境下における実験示す．

実験中，被験者に Empatica E4 リストバンドを装着し，
表2

心拍の指標を取得した．また，周囲の空気温度，平均放射温

Table 2度，気流速度，相対湿度，代謝率，衣服の断熱性の 6 つの要
素から求められ，「寒い」から「暑い」まで 7 段階に分けら

順序れる PMV を用い，実験環境を設定した．

†1
†2
†3
†4

1
2
3
4

YUSUKE KAWASAKI, Aoyama Gakuin University
KAZUKI HONDA, Aoyama Gakuin University
TAHERA HOSSAIN, Aoyama Gakuin University
GUILLAUME LOPEZ, Aoyama Gakuin University*1

冷却時実験内容

Experimental details with cooling
課題

温度

湿度

期間（分）

32◦ C
読書（Cómodo gear 起動）
32◦ C
待機
32◦ C
ラジオ体操（Cómodo gear 起動） 32◦ C

80%
80%
80%
80%

10
15
10
10

待機

https://www.fujitsu-general.com/jp/products/neckgear/index.html

171情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図5

ウェアラブルエアコン

無しの場合のラジオ体操にお図2

ウェラブルエアコンを使用している様子

Figure 2 The use of a wearable air conditioner

図6

ウェアラブルエアコン

有の場合のラジオ体操におけける主観評価る主観評価

Figure 5 Subjective
evaluation in Radio
gymnastics without
wearable air conditioner

Figure 6 Subjective
evaluation in Radio
gymnastics with wearable
air conditioner

4. ウェアラブルエアコンの有無による結果測を行った．その結果，ウェアラブルエアコンを使用しない

ウェアラブルエアコンの有無による結果は図 3，図 4，図5，図 6 である．読書における主観評価アンケートでは，
ウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン

場合と比べ，ウェアラブルエアコンを使用した場合，PMV
が「暖かい」環境において，「快適」環境であると予測した
割合が 20% 上がった．一方，PMV が「暑い」環境におい有りの場合，「非常に暑い」または「暑い」と感じている割てが「暑い」環境であると予測した割合が 12% 上がってい合は 20.2% 減っていた．ラジオ体操における主観評価アンた．これは，ウェアラブルエアコンを使用しない実験ではケートでは，ウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブ

なかった温度 32◦ C，湿度 80% での待機時間があっただめ

ルエアコン有りの場合，「非常に暑い」または「暑い」と感じている割合は 13.3% 減っていた．しかし，「非常に暑い」

だと考えられる．

に限ってみると，どちらもウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの方が「非常に暑い」と感じている割合は高かった．

図7
図3

ウェアラブルエアコ

図4

ウェアラブルエアコンを使用しない場合における温ウェアラブルエアコ

ン無しの場合の読書におけン有の場合の読書における

る主観評価

主観評価

Figure 3 Subjective
evaluation in reading
without wearable air
conditioner

Figure 4 Subjective
evaluation in readingwith wearable air
conditioner

熱感覚の混同行列

Figure 7 Confusion Matrix of thermal sensation
without wearable air conditioners

5. 結論
5.1. まとめ

また，Empatica E4 リストバンドから得られる心拍変動

読書における主観評価アンケートでは，ウェアラブルエ

指標を特徴量とし，ウェアラブルエアコンを使用しない場合

アコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの場合，「非の生体情報で Random Forest を用いて PMV を予測するモ

常に暑い」または「暑い」と感じている割合が減っていた．

デルを作成しウェアラブルウェアコンの有無について，予また，ラジオ体操における主観評価アンケートでは，ウェア

172情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）のもとに実施された．実験プロトコルは，青山学院大学倫理委員会の承認を得た（H21-009）．

参考文献[1] 厚生労働省年齢（５歳階級）別にみた熱中症による死亡数の年次推移（平成７年〜令和３年） 〜

人口動態統計（確定数）より，https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/

jinkou/tokusyu/necchusho21/dl/nenrei.pdf(参照日 2023/1/1).

(2021).

[2] 千葉友樹，高橋幹雄，黒木友裕，和田一樹，天野健太郎，桑山

図8

ウェアラブルエアコンを使用した場合における温熱

絹子局所冷却行為による暑熱ストレス軽減効果の予測手法に関感覚の混同行列する研究（その１）警部冷却時の生理反応の検討，空気調和・Figure 8 Confusion Matrix of thermal sensation withwearable air conditioners

衛生工学会大会学術講演論文集， Vol. 6, pp. 37–40 (2019).

ラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの場合，「非常に暑い」または「暑い」と感じている割合が減っていた．機械学習の結果では，「暖かい」環境において，「快適」環境であると予測した割合が上がり，PMV が「暑い」
環境においてが「暑い」環境であると予測した割合が上がっていた．したがって，ウェアラブルエアコンで頸部を冷やすことで，快適に感じるだけでなく，生体情報も快適な環境にいるような状態になる可能性が示唆された．しかし，「非常に暑い」に関しては，どちらもウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの方が「非常に暑い」と感じている割合は高かった．これらが起こった原因は実験開始時の違いによる差であると考えられる．ウェアラブル
エアコンを使用しない実験では比較的涼しい部屋から暑い
実験室に入ったのに対し，ウェアラブルエアコンを使用した実験では暑い実験室に入り 10 分間待機したのちに実験を行った．この差によって，主観評価での「非常に暑い」の割合の変化などが起こったと考えられる．

5.2. 今後の展望
本研究では生体信号のみを用いて温熱快適性を予測している．Empatica E4 リストバンドで得られる加速度情報や表面体温情報などを追加して精度が上がるか検証していきたい．さらに，生体信号に影響を与えているのが熱ストレスだけではなく作業による精神ストレスの影響があるのか検証していく必要がある．また，今後はより正確な比較ができるように，実験の前後での温湿度状況を同じものにし実験数を増やしていきたい．

6. 謝辞
本研究は，セコム科学技術振興財団研究助成金の支援を受けて実施した．実験は，株式会社富士通ゼネラルの協力

173

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

英語の読み能力向上に付随した授業内問題行動の変容
髙橋裕子†1
早稲田大学人間科学研究科†1
1. 問題と目的

大森幹真†2
早稲田大学人間科学学術院†2(4) 英語の読み書き支援として、
標的 3 単語の音素を分解し、時間的・空間的な位置情報を保持したまま時系列的に提示

現在、通常学級に通う小・中学生の 8.8%に学習面・行動する、継次刺激ペアリング(SSP[2])手続きを行った。例え

面の困難さがあるとされており、学校現場における授業中

ば,SSP 手続きにおいて“jet”を学習させる際に、“j”を画面のの児童の問題行動は年々増加傾向にある。先行研究から、左側に音声と同時提示し、その後 “et”を画面の右側に提示

児童の言語能力の低さが問題行動の生起に関連がある事がした後に単語全体と対応する絵刺激を提示した。参加者に示されているが、英語を第二言語として学ぶ子ども英語能は画面を見て、提示された音声を模倣することを求めた。

力と問題行動の関連については未解明である。さらには、そして、提示後に学習した英単語の読み書きをすることを音素・音韻の系統的指導による英語能力向上に伴い、行動求めた。すべての標的単語の学習終了後に般化テストを行

変容につながるかについても解明されていない。そこで本い、残り 3 つの標的単語の支援を同様に実施した。

研究ではず英語を学ぶ児童を対象に、日本語・英語の読み・(5) (1), (2)と同様の評価を行った。

音韻能力と、クラス内での離席等の問題行動の生起頻度の関連を検討した。その後、英語の読み書き支援による英語

3. 結果
まず、TOPA-2＋得点の高低に分けて SESBI-R の問題スコ能力向上により問題行動の生起頻度が減少するかどうかを明らかにすることとした。

になった[t(6)= 2.85, p<.05]。また図１に英語読み書き支援前

2. 方法
2.1

アを比較したところ低群の得点が有意に高いことが明らか後での SESBI-R 得点の推移を示したところ、訓練前後で問参加者

題スコアに有意な減少が見られた[t(4)=2.91, p<.05] 。

本研究では、通常学級に通っており、日本語を母国語と中の問題行動を計測するためにビデオカメラを使用し、教

S 20
E
S 16
B
I
- 12
R
問
題 8
ス
コ 4
ア

員が子どもの問題行動を評価するためにと日本語版

0

し、第二言語として英語を習っている 6〜11 歳の児童 9 名を対象とした。また、その中で継続参加が可能であった 5名に対して英語の読み書き支援を実施した。
2.2

刺激と装置

子どもの日本語の読み書き能力を計測するために読み書
きスクリーニング改訂版 (STRAW-R)を使用し、英語の音韻能力を測定するために TOPA-2+ [1]を用いた。また英語授業

N1

SESBI-R を使用した。
さらには英語の読み書き支援として、参加者が読み書きできない英単語を 40 個程度用意した。
2.3

手続き

(1) 日本語・英語の読み書き評価として STRAW-R と TOPA-2

訓練前
訓練後

N2

N4

N5

N6

図１． 訓練前後での SESBI-R 得点の推移

4. 考察＋を行った。それぞれ、提示された文字・単語を読むこと

本研究の結果から、英語の授業中の問題行動の生起要因

や、音声刺激に対応した文字・絵を選ぶことを求めた。

として、参加者の英語の読み能力や音韻理解の低さが関係(2) 問題行動の評定として撮影動画を用いて各参加者の問していることが明らかになった。また英語読み訓練を行う

題行動の生起回数を求め、クラスの担当教員に各参加者にことで、未訓練であった英単語書字獲得や、授業中の問題

対して SESBI-R に回答してもらった。

行動の質的・量的な減少につながることも判明した。

(3) 英語の読み書きのベースライン評価として 6 つの英単語

参考文献とそれを構成する音韻を分解したもの、それらを再構成し[1] Torgensen, J. K., & Bryant, B.R. (2004). Test of Phonological

た新規単語を合計 36 個提示し、読むことを求めた。またそれらの音韻・単語の聞き取り書字を行うことを求めた。

Awareness-Second Edition: PLUS. Pro-ed.
[2] Omori, M., & Yamamoto, J. (2013). Psychology, 4, 238–245†1 YUKO TAKAHASHI, Graduate School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda University

1ⓒ2023 Information Processing Society of Japan174

刺激の実観察割合による外国語の書き獲得支援：
見せ方の違いによる行動変容の可能性
大森幹真†1
早稲田大学人間科学学術院†1
Esp 刺激が 4 文字のまま 4 秒間提示され，SSP 手続きでは，

1. 問題と目的

Esp 刺激の 2 文字が左側に 1 秒，残りの 2 文字が右側に 1 秒

これまでの刺激等価性を基盤にした言語学習支援におい提示され，その後 4 文字の Esp 刺激が 2 秒間提示された。

て、刺激への観察反応の有無は、それらへの選択反応によ

両手続き共に，Esp 刺激の提示後に対応する Eng 刺激が 2り計測していた。一方で Dube ら[1]によると，見本合わせ課

秒提示された。各刺激は 3 度ずつ提示し，参加者には提示

題での誤答の増加には，刺激に対する観察反応の不十分さされた文字列を見ることを教示した。視線機能の計測は，が関連しているという報告がある。そのため、近年では刺刺激提示中に継続して行った。訓練は 2 試行連続で Esp 書

激への観察反応を量的に計測する試みも広がりつつある。

字の正答率が 100％であった際に終了した。

その中で、刺激の時間的・空間的な位置関係を保持したま3. 結果

ま時系列的に刺激提示する刺激ペアリング(SP)手続きや系
列刺激ペアリング(SSP)手続きが開発されたことで、刺激をすべての参加者が SP 手続きおよび SSP 手続きを通じて外適切に観察することで発達障害児の言語獲得につながるこ

国語書字を獲得した。学習獲得までの訓練回数を比較するとが明らかにされてきている。特に発達障害児の読み書きと、SP 手続きでは平均 3.00 回、SSP 手続きでは平均 2.67 回獲得においては SSP 手続きの方が SP 手続きよりも少ない訓の訓練が必要であった。図１に訓練中の刺激の実観察割合

練回数で学習することも報告されている[2]。しかしなぜ両を示した。その結果 SSP 手続きの方が、実観察割合が有意者の学習効果に差が見られたかについては検討されていなに高いことを示した[t(2) = 33.71, p < .05***]。

い。そこで，本研究では参加者に対して SP 手続きおよび

100%

SSP 手続きを用いて外国語の読み書き支援を行った。その際に訓練中の視線機能を計測することで、学習中の視線機

刺激の実観察割合 (%)

能に違いがあるかを検討することとした。

2. 方法
2.1

参加者

スペイン語学習経験のない発達障害児 3 名が参加した。
2.2

刺激と装置

４文字のスペイン語(Esp)刺激を 30 語，それに対応する英

75%

50%

25%

語(Eng)刺激と日本語(Jap)刺激を各 30 語，両者の意味に対応する絵(pic)刺激を 30 個用意した。訓練中の視線機能を計測0%するために Tobii X3-120 を使用した。
2.3

SP手続き

手続き

SSP手続き図 1.睡眠時間の達成差得点-睡眠の質の達成差得点(1) 実験デザインとして、2 つの訓練手続きごとに非同期型

4. 考察の参加者間多層ベースライン手続きを使用した。
(2) 事前評価として、コンピュータ(PC)上に提示された絵刺本研究の結果から、SSP 手続きの訓練効果の高さは、刺激に対応するスペイン語単語・英単語の書き評価を行った。

激の実観察割合の長さが影響を与えていることが示唆でき(3) ベースライン評価として PC 上に 2 度ずつ提示された 3

ることとなった。今後はより長く複雑な単語や文章を用い

つの英語刺激と絵刺激に対応する Esp 書字と Esp 刺激に対て検討をすることが必要となる。

応する英語書字を行うことを求めた。

参考文献(4) 訓練と学習中の視線機能測定：SP 手続き，もしくは SSP[1] Dube et al., (2010) Journal of the Experimental Analysis of Behavior,
94, 297-313.

手続きを用いて訓練を行った。一方の手続きでの学習終了[2] Omori & Yamamoto (2018). Psychological Record, 68, 189–200.

後に，他方の手続きを用いて訓練を行った。SP 手続きでは†1 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda University

175情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システム
阿部悠貴 †1
青山学院大学

ロペズ・ギヨーム †2
青山学院大学2023 年 2 月 17 日
1. はじめに掃除とは掃くことや拭くことでゴミや汚れを無くしきれいにすることである．掃除には様々な利点があり，清潔な生活を送るために必要不可欠である．しかし，掃除に対して面倒や手間に思っている人は多い．サンケイリビング新聞
社による掃除に対する意識調査に関するアンケート [1] によ

図1

ると，「掃除が面倒だと思うことがある」という問いに対し市村が提案したシステムの利用風景（[4] より引用）

Figure 1て 87.2% もの人が「あてはまる」・「どちらかといえばあてはまる」と回答している．「掃除をするのが好きな方だ」という問いに対しても「あたはまらない」
・「どちらかといえば定することで楽しく掃除を行うことを目的とするシリアス

当てはまらない」と回答した人が 55.5% と過半数を占めてゲーム「妖怪クリーナーズ」を提案している．図 2 に「妖いる，また，リビングくらし HOW 研究所が行った掃除に

怪クリーナーズ」のシステム構成図を示す．床に NFC タグ

ついてのアンケート [2] によると，「掃除が好きですか？」とを埋め込み，それを利用することで掃除機の位置を推定しいう問いに対して 71.1% の人がいいえと回答している．株ている．また，掃除機にセンサデバイスを取り付けている．

式会社アスマークが行った住環境と掃除に関するアンケー

これには，吸引したごみの量を計測するホコリセンサと吸ト調査 [3] においては「[A] 掃除が好きである／ [B] 掃除が引場所を計測する NFC アンテナが搭載されている．これら嫌いである」に対して「A に近い」〜「B に近い」の 5 段階のデータから 2D ゲームに落としこみ，妖怪を倒すようなでの回答を求める質問を行っており，全体の半数の人が「どゲームを作成した．また，リビングなどにボスが出現する

ちらかといえば B に近い」
・「B に近い」と回答している．

ように設定すると体験者はボスを探しながらボスの出現個

このような課題を解決するため，本研究では拡張現実を所を集中して掃除しやすくなる．

用いて現実の掃除に対して仮想的にフィードバックを行い，掃除に対してゲーム要素を付与する拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システムを提案する．

2. 先行研究市村 [4] は掃除機に 3 軸加速度を計測可能なデバイスを取り付け往復運動を計測し，その結果に基づいてゲーム要
素を加えることで掃除を楽しく行えるシステムを提案した．
図 1 に市村が提案したシステムの利用風景を示す．掃除機に取り付けたデバイスで計測した往復運動を PC に送信し，

図2

その値をゲームスコアとして得点化している．また，掃除Figure 2 Youkai Cleaners System Conﬁguration Diagram (cite from [5])開始時に Twitter にツイートを行うことでほかのユーザとSNS を通して共有できる機能を実装している．
小坂 [5] は，現実世界の掃除がけをゲームコンテンツに設[-1mm]†1 Harutaka Abe, Aoyamagakuin University.
†2 Guillaume LOPEZ, Aoyamagakuin University.

176

妖怪クリーナーズシステム構成図（[5] より引用）

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

3. 拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システム
本節では本研究で提案する拡張現実を用いたマルチプレ
イ掃除活性化システムの概要について述べる．これは透過型ヘッドマウントディスプレイを用いた拡張現実技術により，通常の掃除では見ることのできない掃除箇所の着色による可視化を行うと同時にゲーミフィケーション手法によりゲーム要素を付与することで掃除への意欲の維持・向上を目的としたシステムである．図 3 に提案システムの全体図を示す．掃除を行う人は掃除状況やゲーム進行度を確認
するデバイスとして透過型ヘッドマウントディスプレイを装着し，掃除道具に位置推定のためのマーカを取り付ける．
マーカが取り付けられた掃除道具を用いて掃除を行う事で掃除箇所を拡張現実を用いて仮想的に着色し，掃除箇所の重複を防ぎながらまだ掃除されていない場所の確認が可能

図4となる．また，掃除状況の提示と同時にゲーミフィケーショ

透過型ヘッドマウントディスプレイから見える画面

Figure 4 View through a transparent head-mounted display

ン手法を用いたゲーム要素の付与により掃除に対するモチベーションの維持・向上を促す．ゲーム要素は別々の部屋にいながら通信可能な協力モードと競争モードが存在する．
図 4 にシステム利用時の透過型ヘッドマウントディスプレ

動し，各ルーム 1 人目にオンラインへ接続したユーザはマイから見える画面を示す．協力モードは互いの掃除面積のスタークライアントとなり，一意となる個別のルーム ID を合計で共通の敵を倒すモードであり，競争モードは互いの用いてルームの作成を行う．2 人目に接続したユーザはルー

掃除面積を競うモードである．ゲーム進行度の確認のため

ムを検索し，ルームに参加する．各ユーザのシステム上で追従型の UI を配置している．これにより現在自分が有利かはルームを作成した場合は player1，ルームに参加した場合不利かが一目で確認可能である．また，掃除中にアイテム

は player2 として扱う．ルームの最大人数は 2 人となってやエネとして各所に仮想オブジェクトを配置する．ユーザ

おり，3 人目以降も同様にマッチングを行う．

は仮想オブジェクトに掃除道具で触れることでボーナスポ
イントを獲得可能とし，広範囲の掃除を促す．

4. 掃除効果およびモチベーションへの影響の評
価実験
本システムを利用するうえで，システムの有用性や実際に使用する人がどのように感じるか，掃除体験がどのように変化するかを検証する．また，掃除箇所の着色のみを行うシングルプレイモードと本研究で提案するマルチプレイ
モードの違いや協力と競争での違いについても検証する．
被験者 10 名にコードレス掃除機およびシステムなし，シングルプレイ，協力モード、競争モードの内ランダムに 3 つを用いて掃除を行ってもらう．掃除する範囲は 4.8m 四方の内側でありテープを張ることで枠を示している．実際に掃除する部屋に近づけるためにモニタやテーブル，椅子を
配置した．

図3

提案システムの全体図

評価指標として定量評価とアンケート評価を行った．定量評価においては掃除面積，重複度 (式 1) を用いた．掃除

Figure 3 Overall view of the proposed system

面積は仮想オブジェクトに着色されたピクセル数を合算した値を用いた．アンケート評価は各掃除後、独自に作成し本システム通信機能を実装するため，オンライン機能を組たアンケートに回答してもらった．

み込むためのサービスである「Photon Unity Networking

2（以下「PUN」とする）」[6] を利用した．本システムを起177

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

重複度 =移動距離（m）× ヘッド横幅（m）
掃除した面積（px）(1)

5. 実験結果と考察
本節では評価実験の結果と考察を述べる．

5.1. 定量評価の結果と考察
図 5 に各モードの掃除面積の比較結果を示す．シングル
プレイ，競争モード，競争モードはシステム無しと比べて掃除面積が優位に大きいことから掃除箇所を着色するフィー

図6

ドバックが広範囲の掃除に有効であると考えられる．また，

Figure 6 Comparison results of the degree of overlap foreach mode*:p<0.05， **:p<0.01

競争モード，競争モードはシングルプレイと比べて優位に掃除面積が大きいことから仮想オブジェクトの配置がより

各モードの重複度の比較結果

他の項目については有意差なし

広範囲の掃除を促したと考えられる．

表1

図5

Caption

6. まとめと今後の展望

各モードの掃除面積の比較結果

本研究では掃除に対して面倒や手間に感じている課題に

Figure 5 Comparison results of cleaning area for eachmode*:p<0.05， **:p<0.01

着目し，掃除に拡張現実を用いたゲーミフィケーション手法を用いることで掃除のモチベーションの維持・向上させることを目的としたシステムを作成し評価実験を行った．

他の項目については有意差なし

ゲーム要素として従来までの掃除箇所を着色することに加図 6 に各モードの重複度の比較結果を示す．シングルプ

えてマルチプレイモードとして別々の離れた部屋で掃除をレイ，競争モード，競争モードはシステム無しと比べて優行っている人と協力や競争を可能とするシステムを実装し位に重複度が小さいことから掃除箇所を着色するフィード

た．また，より広範囲の掃除を促すために掃除する部屋のバックが掃除箇所の重複を防ぎ効率的な掃除を促したと考各所に仮想オブジェクトを配置し，それを獲得する用促す

えられる．

ゲームシステムとした．

表 1 にアンケート結果を示す．システム無し以外の全て

協力や競争を行うことで 1 人で掃除を行っているときにのモードにおいて楽しいと感じていることから掃除箇所を比べて楽しさや掃除に対する満足度が増加し，より掃除に着色するフィードバックの新鮮さから楽しさを増幅させた対するモチベーションの維持・向上に効果的であることがと考えられる．またこのシステムを使用したいかや継続的明らかとなった．また，定量評価の結果から掃除の効率をに使用したいかの質問項目では協力モードと競争モードが保ちながらより広範囲を掃除しているため，仮想オブジェ

高い値となっている．これは，毎回異なる相手と通信するた

クトの配置が広範囲の掃除に寄与したと考えられる．

め，新鮮さが損なわれにくいためであると考えられる．ま本システムの使用により，現実世界の掃除が従来よりもた，どのくらい掃除に満足しているかという質問に対してゲーム性に特化した仮想空間内でのゲームに置き換えるこも協力モードと競争モードが高い値となっている．これは，とができた．また，掃除箇所の重複を防ぎながら広範囲の明確な目的が存在するため満足度が増幅したと考えられる．

掃除を促す事が可能なシステムであることが明らかとなっ178

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

た．アンケート評価の結果からも 1 人でプレイするモードに比べてモチベーションを維持・向上可能であることが明らかとなった．
システムの改善点として毎回の掃除記録を保存できないことがあげられる．日常的に使用するために，毎回の掃除記録を保存し，部屋のどの場所が掃除漏れが多いかなどを提示することでさらなる掃除支援が可能であると考えられる．また，スコアなどのマルチプレイの結果を保存しランキング化することでより長期的な支援を行える可能性がある．マーカの認識については掃除をする人が常にカメラの画角内にマーカを捉える必要があるため煩わしさを感じることがあるため，利用者が意識しなくても追跡可能なマーカ設計とすることやマーカレスとすることで掃除体験が向上すると考えられる．以上にあげられる課題を解決することでより実用的かつ長期的な支援が可能なシステムを目的とし，本システムを発展させていきたい．
謝辞

本研究を行うにあたり被験者の方々，協力してくださった全ての方に感謝申し上げます．

参考文献[1] : サンケイリビング新聞社. お掃除に関するアンケート，http://ad.sankeiliving.co.jp/wp/wp-content/uploads/
2018/08/97d6acb0f4e0849e820b250f2fca5ab2.pdf.
(Accessed on 9/21/2022).
[2] : リビングくらし HOW 研究所. 掃除についてのアンケート，
https://www.kurashihow.co.jp/wp-content/uploads/
2014/03/b34b148e50a3439a23ef15e5d7e892a1.pdf(2014). (Accessed on 9/21/2022).
[3] : 株式会社アスマーク. 住環境と掃除に関するアンケート
調査，https://www.asmarq.co.jp/data/mr201807clean/(2018). (Accessed on 9/20/2022).
[4] 市村哲，矢澤崇史，戸丸慎也，渡邉宏優家事をゲーミフィ
ケーション化する試み˜ 掃除への適用˜ (2014).
[5] 小坂崇之妖怪クリーナーズ：現実世界の掃除をゲームコンテンツにしたシリアスゲームの提案，エンタテインメントコ
ンピューティングシンポジウム 2016 論文集，pp. 148–151(2016).
[6] :Photon Unity Networking 2．Exit Games．，
https://doc-api.photonengine.com/ja-jp/pun/v2/
index.html. (Accessed on 1/14/2022).

179情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

心理特性に基づいたメッセージ配信によるクーポン開封率向上の検討
三村 知洋 †1
株式会社 NTT ドコモ

酒井 亮勢 †2
株式会社 NTT ドコモ

鈴木 喬 †4株式会社 NTT ドコモ

石黒 慎 †3
株式会社 NTT ドコモ

山田 曉 †5株式会社 NTT ドコモ

1. はじめに

本稿では，人の心理特性に基づくメッセージ配信について述べる．事前に実施したアンケート結果から顧客の心理

小売業では，顧客の購買意欲を高め売り上げを拡大するために，クーポン配布が行われる．特に近年ではスマートフォ特性を推定する機械学習手法を構築した．

ン上のアプリケーションにクーポンを配布するオンライン

本論文の貢献は下記の 2 点である．

クーポンを用いた販促が行われている．オンラインクーポンを用いることで特定のユーザを対象にクーポン配信する• 心理特性に関するアンケートの取得• スマートフォンの決済履歴，デモグラフィック情報，アターゲティングや同じ内容のクーポンでも異なるメッセー

プリケーションの利用履歴データを用いた心理特性のジを配信するなどのパーソナライズが可能となる．

推定モデルの構築

オンラインクーポンの利用を促進するためには，顧客に配信内容への関心を持たせることで，広告クリックなどの行
動を促す行動変容手段が必要である．オンラインクーポン

2. 行動変容技術の効果を高める手段として Push 通知がある．Push 通知と2.1. モバイル端末を活用した行動変容

は，スマートフォンのアプリケーションを介し情報を受動的

近年ではスマートフォンなどのモバイル端末の普及によに取得し，受信された情報をユーザーに通知するための機り，時間，場所を問わずユーザに通知を送信することが可能能である．スマートフォンの着信音やステータスバーの表になった．このためモバイル端末を介してユーザーに働き示などの例があり，モバイルマーケティングにおいて盛んかけることで行動を変化させるための技術の研究は盛んにに活用されている．Push 通知を利用することは，スマート行われるようになった [5, 6]．大橋らは，モバイル端末へのフォンユーザに関与する最も有効な戦略の一つであり [1]，

通知のタイミングに関する研究を実施した [6]．彼らは，3

様々なアプリケーションに採用されている．

週間にわたり 68 万人以上のユーザーを対象とした調査を実筆者らは，Push 通知によるオンラインクーポンの更なる施した．その結果，割り込み可能な瞬間を検知するまで通開封率向上を実現するための手段として行動経済学に基づ知を遅らせることにより，すぐに通知する場合と比較して，

くナッジに着目した．ナッジとは，人の価値観や心理的な傾

多くの場合において，ユーザーの反応時間が大幅に短縮さ向に基づき，個人や社会にとって望ましい意思決定を促すれることが示されている．

行動変容手法である [2, 3]．特にナッジを応用することで，ユーザに合わせたメッセージを配信する研究は様々な分野

2.2. メッセージによる行動変容

で実施されている．例えば，濱谷らによる健康促進のためにメール型広告において，メールのタイトルが開封（クリッ

ナッジを利用したメッセージ配信が挙げられる [4]．同研究

ク，コンバージョン）に影響することが知られている．吉では，性格因子とメッセージ受容性の関係が示唆されてい井らは，メールの配信対象ユーザのデモグラフィック情報る．彼らの先行研究からも心理特性に基づいてメッセージ
内容をパーソナライズすることが重要であると考えられる．

とメールのタイトル情報を説明変数とした機械学習によりユーザーによる広告開封の有無を予測する回帰モデルを作成し，フレーズごとの重みからタイトルのスコアを定義した [7]．新しく定義されたスコアと開封率の実測値との相関

Consideration of improving coupon open rates by delivering
messages based on psychographic characteristics
†1
†2
†3
†4
†5

から，メールタイトルの開封率への影響を定量的に評価しTomohiro Mimura, NTT DOCOMO, inc.
Akinari Sakai, NTT DOCOMO, inc.
Shin Ishiguro, NTT DOCOMO, inc.
Takashi Suzuki, NTT DOCOMO, inc.
Akira Yamada, NTT DOCOMO, inc.

た．結果からメールタイトルが開封に影響を与えることが明らかにされた．我々は，同研究から示唆された結果より，Push 通知においても同様に，メッセージ内容とクリック，180

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

コンバージョンには互いに関係があると考えた．

表1

心理特性に基づくアンケート内容

2.3. データによるユーザの心理特性の推定

Table 1 Questionnaire content based on psychometriccharacteristics

心理特性を表す有名な指標の 1 つとしてビッグ 5 がある

心理特性[8]．ビッグ 5 とは開放性，誠実性，外向性，協調性，神経症
傾向の 5 つと定義される．製薬会社の従業員に対してビッグ 5 を用いて性格と職務遂行能力との関係の分析を行なっ

限定選好

A. 先着 10 名の限定メニュー
B. -

割引選好

A. 20% クーポンのある料理点
B. -

同調志向

A. 周りに同調して A 案に挙手
B. 自分が良いと思う B 案に挙手

時間選好

A. 今日 30, 000 円もらえる
B. 1 週間後に 33, 000 万円もらえる

リスク選好

A. 100 人に 1 人、3, 000 円が当たる
B. 1000 人に 1 人、30, 000 円が当たる

た．実験の結果，開放性，誠実性，外向性，神経症傾向が課
題遂行能力と創造性に関連することが示された．また，誠実性，開放性、協調性の 3 つの性格特性によって，参加者の管理パフォーマンスの分散の 28% が説明された．
また，声のデータからビッグ 5 を推定した研究事例が報告されている [9]．同研究では，人の音声には心理に関連した様々な現象が表現されるという仮説に基づき，音声情報を用いた機械学習による心理特性の推定が行なわれた．同

アンケート内容

研究により，人の心理特性は直接，心理状態に関する情報を• 利得選好とは得をすることを好む傾向があることを保有しているとは見られない多種多様なデータからも推定示す．

できる可能性が示唆されている．

• 限定選好とは限定感のあるものを好む傾向があること

濱谷らは，スマートフォンのデータから認知能力を推定すを示す。

る機械学習モデルを提案した [10]．彼らは，Go-NoGo タス• 同調選好とは人と同じ行動を取りやすい傾向があるこ

クを使用した認知能力の測定結果に対して，スマートフォとを示す．

ンの各種センサー等から計測される情報を用いた機械学習• 時間選好とは現在に近い時間（利益）を好む傾向がある

手法を提案した． 実験結果は，推定精度が最大 74% 向上すことを示す．

ることを示しており，スマートフォンのデータを用いるこ• リスク選好とはハイリスク・ハイリターンな行動を好とで人の認知能力を推定できることが示唆された．
これらの先行研究から示唆された情報に基づき，我々は，スマートフォンを用いたユーザの行動変容は効果的であり，ユーザのスマートフォンに配信されるメッセージの内容がオンラインクーポンの認知に影響を与えると考えた．また，ユーザの心理特性はスマートフォンから計測されるデータ

む傾向があることを示す．
アンケート参加者は表 1 のアンケートに対して段階的に評価した．限定選好，割引選好に対してアンケートの A 選
択肢を 1. 魅力に感じる，2. やや魅力に感じる，3. あまり魅力に感じない，4. 魅力に感じないの４段階で評価した．同を用いることで推定できると考えた．

調志向に対して 1. 周りに同調して，皆と一緒に A 案で挙手

本研究では，スマートフォンより得られるデータであるしてしまう，2. 自分が良いと思う B 案で挙手するが，気ま決済ログ，デモグラフィック情報，アプリケーションの利用

ずさを感じる，3. 自分が良いと思う B 案で挙手し，気まず履歴を用いて人の心理特性を推定する機械学習モデルの構さは感じないの 3 段階で評価した．時間選好，リスク選好築を実施する．

に対してアンケートの A 選択肢，B 選択肢を 1.A の方が魅力的，2. どちらかといえば A の方が魅力的，3. どちらとも

3. 心理特性推定モデル

いえない，4. どちらかといえば B の方が魅力的，5.B の方が魅力的の 5 段階で評価した．

3.1. 心理特性に関するアンケート収集

アンケート結果を図 1 に示す．図 1 の各グラフは各心理

ユーザの心理特性を推定する機械学習モデルを構築する

特性に関するものであり，横軸に段階，縦軸に各段階のアン

ために，心理特性に関するアンケートを実施した．アンケー

ケート回答数，青色の軸が男性・オレンジ色の軸が女性を意

トは，NTT ドコモが提供する d ポイントクラブアンケート

味している．アンケート結果が示す通り，男女間に心理特*1 を通じて，利用同意を得たユーザ 3136 人に対してデー性に関する大きな差がないことが分かる．図 2 に各心理特タ収集が実施された．今回取得したアンケートを表 1 に示性ごとの相互情報量を示す．図 2 より情報量として大きなす．ここで，各心理特性について説明する．
*1

値がないことから各心理特性に対して大きな相関がないことが分かった．

https://dpoint.docomo.ne.jp/enq/guide/about.html

181情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図1

各心理特性に関するアンケート結果

Figure 1 Questionnaire results on each psychological characteristic
表2

Table 2

推定精度

accuracy

心理特性

推定精度（AUC)

限定選好

0.53

割引選好

0.78

同調志向

0.76

時間選好

0.66

リスク選好

0.64

本研究では，決済およびアプリケーションの利用履歴に対して，TF-IDF を算出することで説明変数の重要度を計算
図2

し，重要度の高い説明変数を選定した．

各心理特性ごとの相互情報量

Figure 2 Mutual information for each psychologicalcharacteristic

3.3. 実験
アンケートから収集されたデータの 8 割を学習データ，

2 割をテストデータとしてランダムに分割した．推定精3.2. 心理特性を推定する機械学習手法

度の計算においてクロスバリデーションを用いた．心理本研究ではスマートフォンの決済ログ，デモグラフィッ

特性の推定モデルの学習には LightGBM を用いた [12]．

ク情報，アプリケーションの利用履歴を用いて人の心理特LightGBM とは勾配ブースティングの手法の一つであり，性を推定する機械学習モデルの構築を実施する．

様々な機械学習問題において高い精度を示すことが知られている．表 2 に推定精度を示す．

今回は心理特性の強度ではなく有無を推定するために目的変数を 2 値化する．2 値化するにあたってユーザ群が同実験結果より割引選好，同調志向において他と比較して等になるように閾値を設定する．限定選好・割引選好は閾

高い推定精度が示された．一方，限定選好においては，他と値を 1.5，同調志向は閾値を 2.5，5 択である時間選好・リス

比べて低い推定精度が示されている．これは，過去のキャ

ク選好に対しては閾値を 3.5 とする．

ンペーンに関する説明変数を入れなかったことが原因と考えられる．

スマートフォンの決済，アプリケーションの利用履歴を機
械学習の説明変数として利用する場合，目的変数の次元数が大きくなりすぎることが問題となる．落合らはスマート
フォンのアプリケーションの利用履歴の重要度を TF-IDF
を用いて計算することで精度向上を行なった [11]．そこで182

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表3

配信メッセージ

H. Thaler and Cass R. Sunstein (2009).
[4] 濱谷尚志， 山田渉，落合桂一，山本直樹， 檜山聡ほか健康

Table 3 Message
心理特性に関する行動変容のための社会的メッセージ提示方法の検討，

配信メッセージ

プレーン

メッセージ BOX にクーポンが届いています

限定選好

おトクなクーポンが届いています

割引選好

あなただけに限定クーポンが届いています

同調志向

みんな使ってる！？ おトクなクーポン届い

研究報告マルチメディア通信と分散処理 (DPS)， Vol. 2021,

No. 5, pp. 1–6 (2021).
[5] Choi, W., Park, S., Kim, D., Lim, Y.-k. and Lee,
U.: Multi-stage receptivity model for mobile just-in-time
health intervention, Proceedings of the ACM on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies, Vol. 3,
No. 2, pp. 1–26 (2019).
[6] Okoshi, T., Tsubouchi, K., Taji, M., Ichikawa, T. andTokuda, H.: Attention and engagement-awareness in thewild: A large-scale study with adaptive notiﬁcations,2017 ieee international conference on pervasive computing and communications (percom), IEEE, pp. 100–110(2017).
[7] 吉井健敏，城田晃希， 市川匠，佐野雄一，持橋大地ほかメー

ています
時間選好

今だけ！おトクなクーポンが届いています

リスク選好

おトクなクーポンが届いているかも！？

4. 今後の展望
我々は将来，本研究の成果を用いることでスマートフォンから推定された個々のユーザの 5 つの心理特性に合わせル型広告におけるタイトルが開封に与える影響，研究報告て，オンラインクーポンの Push 通知の際に表示されるメッ

情報基礎とアクセス技術 (IFAT)， Vol. 2022, No. 44, pp.

セージの内容を変化させ，メッセージのクリック，コンバー
ジョンの割合を向上させる研究を行うことを検討している．
本実験で配信するメッセージを表 3 に示す．

5. まとめ本研究ではオンラインクーポンの開封率と心理特性の関係に着目した．Push 配信のコンバージョンを増加させるた
めには，心理特性に応じたメッセージ配信をすることが重要と仮定し，ユーザの心理特性を推定する機械学習モデルの構築を実施した．
アンケートを用いて収集したユーザの心理特性の教師
データに対して，スマートフォンの決済履歴，デモグラ
フィック情報，アプリケーションの利用履歴から心理特性を推定する機械学習モデルを構築した．
今後の展望として，推定された心理特性を用いてユーザに合わせて Push 配信のメッセージを変化させることで，ユー
ザのクリック，コンバージョンの割合が変化するか検証す
ることを検討している．

参考文献[1] Gavilan, D. and Avello, M.: Enabling smartphone push
notiﬁcations: the eﬀect of a framed opt-in request, International Journal of Mobile Communications, Vol. 21,
No. 1, pp. 1–18 (2023).
[2] Leonard, T. C.: Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein,
Nudge: Improving decisions about health, wealth, andhappiness: Yale University Press, New Haven, CT, 2008,
293 pp, $26.00 (2008).
[3] Sugden, R.: On nudging: A review of nudge: Improving
decisions about health, wealth and happiness by Richard183

1–11 (2022).
[8] Barrick, M. R. and Mount, M. K.: The big ﬁve personality dimensions and job performance: a meta-analysis,
Personnel psychology, Vol. 44, No. 1, pp. 1–26 (1991).
[9] Nguyen, B. M., Tran, T., Nguyen, T. and Nguyen, G.:
An Improved Sea Lion Optimization for Workload Elasticity Prediction with Neural Networks, International
Journal of Computational Intelligence Systems, Vol. 15,
No. 1, p. 90 (2022).
[10] Hamatani, T., Ochiai, K., Inagaki, A., Yamamoto, N.,
Fukazawa, Y., Kimoto, M., Kiriu, K., Kaminishi, K.,
Ota, J., Terasawa, Y. et al.: Automated inference of cognitive performance by fusing multimodal information acquired by smartphone, Adjunct Proceedings of the 2019
ACM International Joint Conference on Pervasive andUbiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM
International Symposium on Wearable Computers, pp.
921–928 (2019).
[11] Ochiai, K., Senkawa, K., Yamamoto, N., Tanaka, Y. andFukazawa, Y.: Real-time on-device troubleshooting recommendation for smartphones, Proceedings of the 25th
ACM SIGKDD International Conference on Knowledge
Discovery & Data Mining, pp. 2783–2791 (2019).
[12] Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma,
W., Ye, Q. and Liu, T.-Y.: Lightgbm: A highly eﬃcient
gradient boosting decision tree, Advances in neural information processing systems, Vol. 30 (2017).

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

睡眠の質と量の主観的・客観的評価の乖離について
今野祥太†1
大森幹真†2
早稲田大学人間科学部†1 早稲田大学人間科学学術院†2
析方法はそれぞれの達成差得点間や目標差得点間について

1. 問題と目的

カイ二乗検定および残差分析を行った。

令和元年の国民健康・栄養調査によると,20 歳以上の平均

3. 結果

睡眠時間は 6～7 時間程度であり、睡眠の質について、「日中眠気を感じた」と回答した者の中で 20 歳代が最も多かっ本研究参加者の PSQI-J 総合得点における平均値は点でた(厚生労働省,2019)。また新沼・平松・田村(2020)の、大学あり, カットオフ値 5.5 点を超えた参加者は 10 名だった。

生を対象とした調査の中で全体の 63%が睡眠時間に対する各組み合わせにおいて有意差が見られたのは「睡眠の質の充足度を「足りていない」と回答した。これらのことから

達成差得点-目標差得点」(F (4) = 9.451, p<.05)と「睡眠時間

睡眠の時間や質が生活にどのように影響を及ぼすか、調査の達成差得点-睡眠の質の達成差得点」(F(4) = 17.801, p<.005)

することが必要であると考える。睡眠に関する海外の研究であった(図１参照)。次に、残差分析の結果、特に顕著なもで、睡眠状態の主観的評価と客観的評価の比較を行い、このとして「睡眠時間の達成差得点が平均値よりも低く、睡の２つの乖離が自己申告による睡眠状態と関連があると報眠の質の達成差得点が平均値と同じ」群と「睡眠時間の達告した[1]。そこで本研究では、睡眠の時間と質について、成差得点が平均値よりも低く、睡眠の質の達成差得点が平主観的評価と客観的評価の乖離に関する調査を行い、自身均値よりも高い」群で理論値を上回る数値が見られた。さの睡眠時間、睡眠状態に関する自己申告(以下要求水準とす

らには「睡眠時間の達成差得点が平均値よりも高く、睡眠る)が客観的な睡眠状態に及ぼす影響についても検討した。

の質の達成差得点が平均値と同じ」群や「睡眠時間の達成
差得点が平均値よりも高く、睡眠の質の達成差得点が平均

2. 方法
2.1

値よりも高い」群で理論値を上回る実測値が得られた。
参加者
35

過去に発達障害・精神障害の診断歴のない定型発達の大学生 11 名を研究参加者の対象とした。
2.2

質：達成差 ー

30

刺激と装置

質：達成差 0
質：達成差 +

25

度数

睡眠記録の客観的な測定に腕時計型ウェアラブルデバイス(HUAWEI Band6)を使用し、参加者には実験期間中の睡眠の状態を記録する用紙を配布した。また睡眠状態の主観的2015な測定のために、過去 1 ヶ月間の睡眠状態を PSQI-J[2]によ10

り評価してもらった。得点の範囲は 0~21 点であり、5.5 点

5以上をカットオフ値とした。
2.3

0

手続き

時間：達成差 0(1) まず PSQI-J に回答してもらい、Band 6 のキャリブレー
ションを行った。その後、計測方法の説明を行った。

時間：達成差 ー

時間：達成差 +図 1.睡眠時間の達成差得点-睡眠の質の達成差得点(2) 計測方法として 1 週間睡眠時に Band6 を装着して睡眠す

4. 考察

ることを教示した。次に、実測値評価として起床後に睡眠の質の主観的満足度評価を 4 段階で評定してもらい、Band 6

本研究の結果から、前日よりも長く睡眠時間を確保できに記録された睡眠時間を記録用紙に転記してもらった。

た場合に睡眠の質が向上していると判断する参加者が多い(3) 期待値評価として前日の睡眠の質・量における自身の実ことが明らかになった。一方で 15 分未満の差異であれば睡測値を参考にしながら、当日の睡眠時間と満足度の期待値

眠の満足度評定は低くなることも示した。

を宣言し、記録してもらった。
2.4

参考文献

結果の処理法[1] Siobhan et al., (2021) Sleep Health, 7, 83-92.

まず前日の睡眠時間・質における結果の差を達成差得点、[2] Doi et al. (2000). Psychiatry Research, 97, 165-172.

結果から前日に決めた期待値の差を目標差得点とした。解†1 SHOTA KONNO, School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan184

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

主体・客体の相違における言語行動の変容：ASD 傾向との関連
林珠里†1大森幹真†2
早稲田大学人間科学部†1 早稲田大学人間科学学術院†2の 3 要因の分散分析を行った。自由回答データはカテゴリ

1. 問題と目的

ー分類を行った。

自閉スペクトラム症（ASD）は，社会的コミュニケーシ

3. 結果

ョンに障害があり，間接的要求のような語用論を含んだ言
語表現の理解に困難がある。海外では，定型発達児の間接

群わけの結果，本研究参加者の障害傾向高群は 20 名，障的要求理解はある程度解明されている(Bucciarelli et al.,

害傾向低群は 9 名であった。課題間，障害傾向ごとの平均

2003)が，ASD 児に対する研究は少なく，さまざまな結果が反応時間を比較した。分散分析の結果，課題の主効果(F (1,出ている(Kinssine et al., 2012 ; MacKay & Shaw, 2004)。 国内

24) = 140.8, p < .001)は有意であったが，障害傾向の主効果とでは，定型発達児を含めて発達段階を明らかにした研究は交互作用は有意でなかった。Bonferroni 法による多重比較を少ない。本研究では,発達障害児を対象に，言語場面と非言行った結果，すべての課題の組み合わせに有意差があった。

語場面での間接的要求の理解と課題遂行中の視線機能を明

課題 1 より課題 2 の方が平均反応時間は長く，非言語場面らかにすることを目的とした。

より言語場面の方が平均反応時間は長かった。自由回答データを分類した結果，課題 1 では，「状況理解」が 9.9%，
「要

2. 方法
2.1

求」が 58.2%，「同意」が 0%，「その他」が 31.9%であった。
参加者

課題 2 では，「提案」が 58.8%，「質問」が 8.8％，「同意」が発達障害診断のある,もしくは発達障害傾向の子ども 29

1.9%，「説明」が 15.3％，「その他」が 16.7%であった。

名(男児 21 名，女児 8 名，平均年齢 8.9 歳，SD = 2.5 歳)を研究参加者とした。
2.2

刺激と装置

視線機能を計測するために Tobii X3-120 を使用した。ASD
傾向を計測する質問紙として、対人応答性尺度(SRS-2)と広汎性発達障害日本自閉症協会評定尺度(PARS)短縮版児童期を使用した。また言語能力を測定するために PVT-R 絵画語
い検査も実施した。実験刺激には、非言語場面では 1 枚の図版に「自分」，「相手」，「もの」の 3 つのイラストを配置
し，間接的要求を行なっている場面を作成した。言語場面には非言語場面の図版に「文字」を追加し、各 6 種類で合

図 1.課題間，障害傾向ごとの平均反応時間

計 12 枚の図版を提示した。
2.3

4. 考察

手続き

参加者に間接的要求課題の 1 枚の図版を 5 秒間提示し、平均反応時間の結果から，言語場面での間接的要求の理参加者にはそれの図版を見ることを求めた。黒い背景に切解が困難だった可能性がある。自由回答では，「要求」と回り替わったら，間接的要求の理解を問う質問に対して自由答できた子どもはいたが，「状況理解」や「その他」の回答に回答を求めた。実験では質問の異なる 2 種類の課題を実も多数あり，間接的要求の理解・表出の困難さを示してい施した。非言語場面と言語場面の図版が交互に提示されるる。自由回答が難しい子どもがいたが，回答方法や実験条

ようにし，同じ場面が連続で提示されないように順番はラ

件によって，間接的要求の理解ができる可能性がある。

ンダムになるようにした。
こうした手順を 12 回繰り返した。
2.4

参考文献

結果の処理法

[1] Bucciarelli et al. (2003). Journal of Pragmatics, 35, 207-241.

障害傾向の高低による群わけをしたうえで,言語場面と非言語場面での図版を見終わってから回答を終えるまで[2] MacKay & Shaw. (2004). Child Language Teaching and Therapy, 20,の平均反応時間，そして注視領域ごとの注視回数・総停留13-32.

時間等を求めた。そのうえで,障害傾向・課題・領域間で[3] Kissine et al. (2012). Autism, 16, 523-531.

†1 JURI HAYASHI, School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan185

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

室内環境測定に基づく居住者の行動推定システム
鈴木臣 †1
愛知大学 †1

深沢圭一郎 †2
京都大学 †2

村井孝子 †3
純真学園大学 †3

1. はじめに

環境センサ（2JCIE-BU）

2007 年に人口の 21% 以上が 65 歳以上という超高齢化社
会となった日本において，高齢者の介護は大きな社会問題

BLE通信になっている．介護者の不足や家族の介護負担は国内人口の減少下においてはさらに深刻になっていくであろう．特に認知症の人には，症状の進行に伴う様々な問題行動を把対象者

握し適切にケアする必要があるため，介護の負担は特に大居住空間

送信用エッジコンピュータ（Raspberry Pi 3）
セキュアネットワーク

きくなる．現在，認知症は介護が必要となる原因の中で大データ/解析/Web・サーバ

きな割合を占めている [1]．
一方で，近年急速に実用化が進んでいる IoT によるデータ

リアルタイムプロット
室内最高/最低気温予測
行動推定

収集は，産業用途のみならず介護や育児，医療分野においても利用されつつある．IoT を活用することで，ネットワー
クを介して様々なセンサやカメラから大量のデータが得られるため「見守り」の手段として注目されている [2]．ただし，膨大なデータを効率よく処理して，必要な人に知りたい
情報を的確に伝える仕組みも同時に考えていかなければいけない．
本研究では，環境センサと IoT を用いて室内環境変化をモニタすることで居住者（特に認知症高齢者を対象）の行
動をリアルタイムに推定するシステムの開発をおこなった．

受信端末

このシステムは非接触かつ自律的に機能するため，介護す
る側と介護される側の双方の身体的・精神的負担を軽減する

図1

ことが見込まれる．環境データからは様々な情報を得るこシステムの概要図

Figure 1 Schematic illustration of the system.

とができるため多様な見守りに活用できるものの，その情報量の多さからかえって情報を受け取る側の負担が増加することが危惧される．本研究では情報を受け取る側のニーである [3, 4]．これにより装置が故障した際も復帰が早く，ズに合わせて，必要な情報のみを伝える「オーダーメイド型

データの連続性が保たれる．使用する環境センサは非常にの行動推定」の確立を目的とした．

小型であり USB 電源で独立して動作するため設置場所の自由度が高く，装置を設置した居住空間（多くの場合寝室）で生活する対象者の心理的負担も極めて限定的であるといえ2. システム概要る（図 2）．環境センサは居室の気温，湿度，気圧， 照度，

本研究で開発したシステムの概要を図 1 に示す．システ

騒音，TVOC 濃度，CO2 濃度を測定し，得られたデータ

ムは小型の環境センサ（オムロン 2JCIE），通信モジューは Bluetooth LE 経由でエッジコンピュータに 5 分間隔で

ルおよびデータ送受信用エッジコンピュータ（Raspberry

送信される．エッジコンピュータにおいて，データは即座

Pi 3）で構成され，すべて比較的入手性の良い安価な商用品に整形と暗号化がなされ接続された送信モジュールによって外部サーバに転送される．さらにサーバでは日毎の CSV

Activity Recognition System Based on the Indoor Environment
Sensing†1†2†3

ファイルとして格納され，同時に対象者の行動認識が自動で実行される．データから指定された行動が検知された場

SHIN SUZUKI, Aichi University
KEIICHIRO FUKAZAWA, Kyoto University
TAKAKO MURAI, Junshin Gakuen University© 2022 Information Processing Society of Japan

合は，事前に設定された家族や介護事業者の受信端末に結186

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

(a)

(b)

(c)

(d)

図2

環境センサの外観とサイズ（オムロン 2JCIE）(e)

Figure 2 Picture of the environment sensor (OMRON
2JCIE).

(f)

果が通知される．またサーバでは，Python の web フレー
ムワークのひとつである Bottle を使用して， 描画ライブラ(g)

リの Plotly でプロットを作成することで，ユーザ側が任意の装置，日付・時間のデータをインタラクティブに確認する
環境が整っており，動作確認や研究者間の情報共有がしやすくなっている．またデータを基に，RNN（再帰型ニューラルネットワーク）を利用した最高・最低気温の予測を通知する機能も実装済みである [3]．

測定結果の例．2021 年 3 月 29 日における (a) 気温，(b) 湿度，(c) 照度，(d) 気圧，(e) 騒音，(f) TVOC 濃度，(e) CO2 濃度．赤および緑の破線と実線で囲まれた区間は

3. 結果

それぞれ自動判定された起床・ 就寝および外出の時間を示

図3

す.

3.1. 行動推定：基本行動
室内環境は居住者の行動によって変化することが確認されている．例えばエアコンの作動は騒音や気温（あるいは相対湿度）の変化として現れるため対象者の動作や安否を確認することができる．本研究では，照度と騒音の変化に注目して，対象者の起床（照明の点灯により照度が上がり，

Figure 3 Example of measurements on 29 March 2021:(a) temperature, (b) humidity, (c) illuminance, (d) atmospheric pressure, (e) noise level, (f) TVOC, and (g) CO2 .
The time ranges indicated by the red and green lines show
the detections of one getting up/going to sleep and outof the room, respectively.

生活音が騒音レベルの上昇として認識される），就寝（消灯により照度が減少し騒音レベルも下がる），外出（一定期間
騒音レベルが低い状態が続く）を基本として推定している．

かる．また 19:00 付近の照度の上昇（およびその後一定の明るさが保たれていること）から，日没で部屋が暗くなった

図 3 に測定結果の例を示す．この日は 06:00 に照度（図ため照明をつけたことを知ることができる．なお測定する3c）と騒音レベル（図 3e）が上がっており，このタイミン
グで起床したと推定できる．逆に 21:45 には照度と騒音レ
ベルが下がり就寝した時刻といえる．また，09:00 付近から
17:00 までは騒音レベルが 40–50 dB 程度で安定しているた

湿度（図 3b）は相対湿度であるため，気圧（図 3d）の変化に伴わないものは気温変化によるものであるといえる [5]．
対象者の住環境によって閾値の調整は必要であるものの，

めこの時間に対象者は外出しているという推定がなされる．

ある対象者の 20 日間の測定データからの自動判定の精度

実際に介護福祉施設の協力により，これらの検知した行動

は，起床で 90%，就寝で 45%，外出で 80% であった [3]．まは正しいことが確認されている．さらにこの日の測定では，

た，およそ 2 週間程度で対象者の行動パタンを把握することが可能であることがわかった．一人暮らしの高齢者の場◦

06:00 から温度 5 C 程度増加しており（図 3a）その後も規合は特に環境変化から読み取ることができる行動が曜日で則的な気温変化（エアコンの自動温度調整）が見られるた

パタン化される傾向にあるため，このパタンと異なる行動

め，起床と同時に対象者がエアコンを動作させたことがわ© 2022 Information Processing Society of Japan187

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

(a)

(b)

(c)

(d)

トイレに設置したセンサによる 2022 年 3 月 17 日の(a) 照度と (b) 騒音レベル，2021 年 11 月 11 日の (c) 照度と (d) 騒音レベル
図4

図5

トイレ使用が検知されたことを知らせる LINE 通知

Figure 5 Example of LINE messages notifying the detection of use of the bathroom.

Figure 4 (a) Illuminance and (b) noise level measured
by the sensor in the bathroom on 17 March 2022. (c)and (d) are the same as (a) and (b), respectively, but forthe data on 11 November 2021.

おいても同様のコメントを受けている．我々は寝室に近い
トイレに環境センサを設置して照度と騒音レベルをモニタすることで夜間（21:00 から翌日 05:00 まで）のトイレ使用の検知をおこなった．トイレを使用していない夜間の照度が検知された（あるいは検知されなかった）場合は，対象者と騒音レベルを測定し，使用時の閾値をそれぞれ 10 lx とがなんらかの異常状態にあると推定することもできる．こ65 dB に設定し，両方の閾値を超えた場合にトイレを使用の場合は介護者に通知を出すことで速やかに対象者の安否した（トイレに入り照明をつけた場合に照度が上がり，トイ

確認が可能である．

レの水を流した際に騒音レベルが上がる）と推定した．

3.2. 行動推定：オーダーメイド型

月 17 日の例では， 02:05 付近に照度が 0 lx から 14 lx へ急

図 4 にトイレ使用を検知した結果の例を示す．2022 年 3
推定したい行動は対象者によって異なる．ある対象者 A

激な変化が見られ（図 4a），ほぼ同時刻に騒音レベルも 82

は認知症であり，その家族からは夜中のトイレの使用を検知することに対してプライバシーの問題も指摘される中 [6]，dB に達している（図 4b）ためこの時間にトイレを使用したことがわかる．一方で，2021 年 11 月 11 日の例では 02:10
付近と 03:30 付近に騒音レベルが 65 dB を超える変化が見られるが（図 4d），照度には変化がない（図 4c）．家族へのヒアリングの結果，対象者 A は照明をつけずに排泄する可排泄は極めてプライバシー性の高い行動であるものの，排能性があり，この晩は消灯したままトイレを使用したこと

泄行動を検知する需要は高い．カメラなどに比べると本研がわかった．そのため検知の条件である騒音レベルの増加究で用いる環境センサでの測定は，プライバシー侵害の程に重みを加えることで，一般に用いられる照明スイッチか

度ははるかに低いといえる．当然，第三者にデータが漏洩らの検知に比べてても精度の高い行動推定・行動検知が可しないように配慮しなければならないが，設置した家庭に能となった．またトイレの使用が検知された場合は，LINE

する要望があった．対象者 A は通常の排泄行動からの逸脱があり，排泄後速やかに家族である介護者が対応することが介護の負担減につながる事例であった．生活行動を撮影© 2022 Information Processing Society of Japan188

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムのメッセージで家族に通知している（図 5）．ただし通知をデータから自動でおこなわれ，結果は即座に LINE のメッ

受ける介護者への負担を考慮して，トイレ行動を検知してセージで家族に通知している．対象家庭へのヒアリングをも，前の通知から 60 分が経過していない場合には再通知は重ねフィードバックを受けることで，検知の精度はユーザのおこなわないことを取り決めている．実際の使用を確かめ

満足のいくレベルに到達していることを確認できた．このてもらい後日ヒアリングすることで，検知精度向上（特にように室内環境測定に基づく本システムは，ユーザのニー

誤検知の抑制）のフィードバックを得る体制になっている．

ズや状況に合わせたオーダーメイド型の行動推定も可能でこのように測定値の閾値や条件を対象者に合わせて調整すある．
今後は数カ所の介護福祉施設や家庭において継続していることで，オーダーメイド型の行動推定が可能となった．

る実証実験の結果をシステムにフィードバックすることでさらなる精度向上を目指す．またハードウェアの価格や通4. 改良の検討

信にかかる費用を抑えることで複数センサの利用や高い時

現状のシステム（居住空間に設置する測定系）の価格は間分解能での測定につなげ，多様なニーズに対応できるシ

およそ 30,000 円程度であり，別途 LTE 通信のための SIM

ステムの開発を進めていく．

カードが必要となる．本研究で開発した装置を多地点に展開するためには，さらに単価を下げることも重要である．

謝辞 本研究は，JSPS 科研費（JP20K21739），純真学園大エッジコンピュータとして使用している Raspberry Pi は学共同研究，および AMED（JP22ym0126814）の支援を

近年需給がひっ迫しており，価格も上昇している．本シス受けた．データの取得に協力いただいた福岡市役所保健福テムでエッジコンピュータが担う処理は比較的単純で負荷

祉局，社会福祉法人敬愛園アットホーム福岡，社会福祉法人も小さいため，Raspberry Pi の替わりにデータの受信と送

福岡市民生事業連盟ケアタウン茶山，株式会社ライフケア

信を逐次的におこなうことに特化したマイコンボードを使

ひかりに感謝の意を表する．

うことも想定できる．また，LPWA 通信（特に LoRa）によるデータ通信についても検討している．エッジコンピュー

参考文献

タからサーバへの送信データは，5 分ごとに時刻を含む測定
値が ASCII 形式で通信モジュールの LTE で送信されている．１回の送信に対する通信量は約 100 バイトであるため，LoRa（通信速度は 50 kbps 程度）であっても十分に実用に耐える．さらに，１台のエッジコンピュータから複数のセンサデータを送信することや，高い時間分解能の測定を目指すことも可能である．複数センサや高い時間分解能での観測は，推定できる行動を増やしたり推定精度の向上につながる．例えば，複数の部屋ごとにセンサを設置すること
で，対象者がどのように部屋を移動したのか，どの部屋に居ることが多いのかが分かり，部屋の移動がない場合は動けない状態になっている可能性があるため介護者にアラートを出すことも可能である．

5. おわりに本研究では，IoT センサによる環境測定によって居住者の行動を推定するシステムを開発した．非接触で自律的であり小型かつ安価なシステムとすることで，導入コストを抑えるとともに介護者と対象者の身体的・精神的な負担の軽減を実現する．居住空間の照度と騒音レベルの測定から起床・就寝，外出（不在）の基本的な行動の推定の精度は十分実用的な段階にあるといえる．また，夜間のトイレの使用を知りたいという設置家庭の要望を受け，対象者のトイ
レ行動を推定する環境を構築した．検知はリアルタイムの© 2022 Information Processing Society of Japan

189[1] 内 閣 府:
”令 和 4 年 版 高 齢 社 会 白 書”,
https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w2022/html/zenbun/index.html (参照 2022-11-15).
[2] 村田健史, 深沢圭一郎, 徳永旭将, 水原隆道, 野見山陸,Somnuk Phon-Amnuaisuk: 映像 IoT 技術による赤ちゃん見守りシステム, 情報システムと社会環境研究
報告, Vol.2020-IS-151 No.3，pp.1–6 (2020).
[3] 深沢圭一郎, 鈴木臣, 村井孝子: 非接触センサと IoT を用いた自律的遠隔見守りシステムの研究開発, 情報処
理学会研究報告, 2022-IS-159, Vol. 7, pp. 1–6 (2022).
[4] Murai T., K. Fukazawa, S. Suzuki: A Study on Predictive Detection of Excretion in Elderly Requiring
Care Using Video Internet of Things, the 25th East
Asia Forum of Nursing Scholars (EAFONS) Conference (2022).
[5] 鈴木臣, 深沢圭一郎, 村井孝子: IoT による室内環境変化のリモートセンシング, 愛知大学情報メディアセン
ター紀要 COM, Vol. 32, No. 1 (2023), in press.
[6] Hjelm K., and L. Hedlund: Internet-of-Things (IoT)
in healthcare and social services – experiences ofa sensor system for notiﬁcations of deviant behaviours in the home from the users
perspective, Health Informatics Journal, Vol. 28(1), doi:
10.1177/14604582221075562 (2022).

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

コラボレーションの定量・定性分析を接続する IoT システムの一検討
山口 隼平 †1 大島 律子 †2 大島 純 †3 木崎 一廣 †4 藤橋 卓也 †5 猿渡 俊介 †6
大阪大学
大阪大学
大阪大学
静岡大学
静岡大学 大阪大学

概要

渡辺 尚 †7
大阪大学

察することで正確かつ詳細な学習分析を実現している [3]．

学習科学の分野では，協調学習と呼ばれる他者と協調 (コ近年，協調学習の定性分析における記録・観察の対象を高ラボレーション) しながら創造的な問題解決に取り組む能力

速かつ容易に抽出するための手法として協調学習の定量分を育む学習形態が研究対象として注目されている．これま析を実現する Internet of Things (IoT) システムが開発さで学習科学の分野で実施されてきた協調学習の定性分析をれている [4, 5, 6, 7, 8, 9]．たとえば文献 [7] では，小型カサポートするための手法として，近年では協調学習の定量

メラを用いて視線やボディランゲージといった学習者の視分析を実現する Internet of Things (IoT) システムが提案

覚情報に加えて，生体信号センサを用いて心拍や呼吸数とされている．しかしながら，定量分析で得られる情報と定いった学習者の非視覚情報を抽出する IoT システムが開発性分析で得られる情報を正確に接続するうえでデバイス間されている．文献 [4, 5, 6, 8, 9] では，名刺型センサを用いの時刻同期誤差が課題となる．本稿では，協調学習の定量て学習者の対面や学習フェーズ，発話者，学習者の活動量と分析に向けてセンサデータを収集する名刺型センサ，協調

いったマルチモーダルな情報を抽出する IoT システムが開学習の定性分析に向けて学習映像を記録するカメラデバイ

発されている．定性分析の利点である正確かつ詳細な学習

ス，両デバイスの時刻同期を実現して定量・定性分析を正確分析に定量分析の利点である高速かつ容易な学習分析を融に接続するセンサデバイスからなる IoT システムを提案す合することで新たな学習法則の理解に寄与することが期待る．実機を用いた同期精度の評価から，各デバイスのサン

される [10]．

プリングレートやフレームレートに基づく許容誤差以内の

しかしながら，定量分析で得られる情報を定性分析で得時刻同期を満たすこと，デバイスを長時間稼働させた場合られる情報と正確に接続するにはデバイス間の時刻同期誤でも同期性能が安定することが推察された．

差が課題となる．具体的には，定量分析で用いられる IoT
センサ群と定性分析で用いられるビデオカメラのクロッ
クがずれることで得られる時系列データの整合性がとれ

1. はじめにず分析結果が意味をなさないものとなってしまう．既存研

協調学習とは，他者と協調 (コラボレーション) しながら究 [4, 5, 6, 7, 8, 9] においても，定量分析で用いられる IoT

創造的な問題解決に取り組む能力を育む学習である．他のセンサ群で時刻同期を実現する研究が一部なされている一

学習者と協調しながら問題解決に取り組むことで，他の学習方で，IoT センサ群を用いて得られたセンサデータと定性

者から新たな知識を吸収したり学習者間の社会的関係を調分析で用いられる映像データとの同期をとる仕組みは実現

整する能力を会得したりすることができる．協調学習におされていない．正確な定性分析を実現するうえで映像デー

けるグループの知識進展や学習者個人の貢献の様相を明ら

タに求められる時刻同期精度としてはフレームレートの 10かにするために，学習科学の分野では映像データに基づい分の 1 以下が望ましい．たとえば，ビデオカメラのフレー

た学習活動の定性分析がなされてきた [1, 2]．具体的には，

ムレートが 1 s である場合には 100 ms 以下の精度で他のデ学習現場にビデオカメラを設置して視線やボディランゲー

バイスと同期することが求められる．

ジ，表情，発話，筆記といった学習者のふるまいを記録・観2. 提案手法
A Preliminary Study on an IoT System to Connect Quantitativeand Qualitative Collaboration Analysis
†1
†2
†3
†4
†5
†6
†7

デバイス間の時刻同期誤差に関する課題を解決する手法
として，本稿では協調学習の定量分析と定性分析を正確に

SHUNPEI YAMAGUCHI, Osaka University
RITSUKO OSHIMA, Shizuoka University
JUN OSHIMA, Shizuoka University
KAZUHIRO KIZAKI, Osaka University
TAKUYA FUJIHASHI, Osaka University
SHUNSUKE SARUWATARI, Osaka University
TAKASHI WATANABE, Osaka University

接続することを目的とした IoT システムを提案する．提案
システムは，学習活動のセンサデータを記録する Sensor-

based Regulation Proﬁler Badge (SRP Badge) ，学習活動の映像を記録する Sensor-based Regulation Proﬁler Video190

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Learning environment
User1

User2

Quantitative approach

SRP Badge

User3

SRP Video
Synchronizer
Qualitative approach

Researcher

Extract

Sync

ProvideAnalyze & feedback
図1

提案 IoT システムを用いた協調学習分析の全体像(SRP Video)，定期的に同期パケットを送信することで両デバイスの時刻同期を図る Sensor-based Regulation Proﬁler
Synchronizer (SRP Synchronizer) からなる．SRP Badge
は，学習者の胸元に装着することを想定した名刺型センサ
である．SRP Video は，学習環境に設置することを想定した小型のカメラデバイスである．SRP Synchronizer は，同期パケットを全デバイスに対して定期的に送信して各デバイスに受信・転送させることでデバイス間の時刻同期を実現する．図 1 に，提案システムを用いた協調学習分析の全(a) 概観体像を示す．提案システムを用いた協調学習分析は以下のWireless Unit

Power Control Unit

順序で実施される．
USB
charge1. 学習者に SRP Badge を装着
2. 学習環境に SRP Video および SRP Synchronizer を設置

Chargeunit

PowercircuitLipobattery

Slide
SW

RF
moduleSynchronization
signalCPU Sensor Unit

3. 学習者による協調学習を実施
4. 学習者および学習環境から SRP Badge, SRP Video,
SRP Synchronizer を回収
5. SRP Badge からセンサデータを抽出・可視化
6. SRP Video から映像データを抽出
7. 得られたデータを用いて学習科学の研究者が協調学習

StatusLED
ACC
sensorSP
sensor

CPU
Micro
SD

IR
LED

IR
sensor(b) ブロック図

図2

Sensor-based Regulation Proﬁler Badge

を定量的かつ定性的に分析

8. 分析結果を学習現場にフィードバック

STM32L476RGT6 を MCU と し て ，TDK 社 の 音 圧
セ ン サ で あ る INMP510 (SP sensor)，ANALOG DEVICES 社の加速度センサである ADXL362 (ACC sensor)，
OptoSupply 社 の 赤 外 線 LED で あ る OSI5LAS1C1A(IR LED)，KODENSHI CORP. の赤外線受光器である
PIC79603 (IR sensor) が搭載されている．音圧センサは
100 Hz 12 bit，加速度センサは 100 Hz 3 軸 12 bit，赤外線
センサは高々 30 Hz でサンプリングする．各センサデータ
は SRP Badge のスロットに差し込まれた microSD カード

2.1. Sensor-based Regulation Proﬁler Badge
図 2 (a) および (b) に SRP Badge の概観およびブロック図を示す．本バッジは，電源制御部・CPU センサ部・無線部からなる．
電源制御部では，センサノードを動かすためにリチウムイオン電池が搭載されている．リチウムイオン電池から電源スイッチと Micro Controller Unit (MCU) に電源が供給されている．バッジの連続稼働時間は 24 時間である．

にバイナリで保存される．得られたセンサデータを学習分

CPU セ ン サ 部 で は ，STMicroelectronics 社 の析プログラム [8] にかけること学習者の対面や学習フェー

191

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図4(a) 概観Synchronous
packetRFmoduleStatusLED

SRP Badge

MCU

リープを実行することで Python の処理時間安定化を図っ

Cameraている．

Single-board computer(b) ブロック図

図3

Sensor-based Regulation Proﬁler Synchronizer

2.3. Sensor-based Regulation Proﬁler Synchro-

Sensor-based Regulation Proﬁler Videonizer
図 4 に SRP Synchronizer の 概 観 を 示 す ．SRP Synchronizer は， 節および 節で述べた SRP Badge および
SRP Video 間の時刻同期を実現するための同期パケット

ズ，発話者，学習者の活動量といった定量分析結果を得る
ことができる．
無線部では，Texus Instruments 社の無線モジュールでを各デバイスに対して定期的に送信する．同期パケットはある CC2650 が搭載されている．無線モジュール上では，IEEE 802.15.4 の規格に基づいた信号で 1 s ごとに無線送信される．SRP Synchronizer から SRP Badge および SRP
Video への片方向通信を通じて，SRP Synchronizer から定SRP Badge 間の高精度時刻同期を実現する同時送信型フラッディングプラットフォーム UNISONet [11] が動作している．SRP Badge 間の時刻同期において親機に相当する
SRP Synchronizer から 1 s ごとに送信される同期信号を各期送信される同期パケットを各デバイスが受信・処理することで SRP Sychronizer とのクロックのずれを認識して各バッジの無線モジュールが受信・転送することでバッジ間デバイスがセンサデータに付与するタイムスタンプを補正の時刻同期を実現する．

する．

2.2. Sensor-based Regulation Proﬁler Video

3. デバイスの処理時間および安定性の評価

図 3 (a) および (b) に SRP Video の概観およびブロッ

SRP Video を構成する SRP Badge の同期精度は，1 時間

ク図を示す．SRP Video は， 節で述べた SRP Badge とカメラ搭載のシングルボードコンピュータ (SBC) からなる．
図 (a) に示す通り，SBC の上に有線接続した SRP Badge

連続で稼働させた場合でも処理時間のばらつきが ±30 µs で安定することが示されている [4]．本稿では，SRP Badge から同期信号を受信して撮影処理を終えるまでに Raspberryが搭載されている．本稿では，カメラを搭載した SBC とし

Pi が要する処理時間の安定性を評価した．より正確な時
間計測を目的として，Raspberry Pi の GPIO に STMicroelectronics 社の SBC である STM32F446 を繋いで処理時間の計測を行った．具体的には，SRP Badge の同期信号を
Raspberry Pi が受信した直後から Raspberry Pi のカメラが撮影処理を終了するまでの時間に Raspberry Pi の GPIO
ピンから STM32F446 に電気信号を出力することで処理時間を計測した．STM32F446 は 100 µs ごとに電気信号の有無を検知することで高精度な処理時間計測を行った．2.3 節で述べたとおり，SRP Video による撮影頻度は同期信号の受信頻度に合わせて 1 s とした．毎秒の撮影を 1 時間継続して Raspberry Pi Camera V2 をフラットケーブルで接続した Raspberry Pi 4 Model B を用いている．Raspberry Piの動作をソフトウェアで制御するにあたって Python 3.9 を用いている．SRP Synchronizer から 1 s ごとに送信される同期信号を受信するためのデバイスとして SRP Badge を用いる．SRP Badge は，無線モジュールで同期信号を受信するとバッジ本体に搭載された LED を即座に点灯させる．SRP Badge の無線モジュールから LED に点灯を指示する電気信号を同期信号とみなして SBC 上の汎用入出力(GPIO) に有線で引き込む．SBC は，GPIO で電気信号を受信した直後に MCU を介して接続されたカメラへ撮影を指示する．カメラは最終的に SRP Synchronizer から SRP
Badge および SBC を介して転送された同期信号に基づいて 1 s ごとに映像を記録する．各撮影処理後に 1 ms のスて得られる計測時間の最大・最小・平均・範囲を算出して処理時間の安定性を評価した．
図 5 に SRP Video の撮影処理に要する時間を示す．図 5

192

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

レートを明らかにすると同時にフレームレートを上げた場合に増大しうる同期誤差の評価と同期誤差を抑制する手法の提案があげられる．

3URFHVVWLPH>PV@

謝辞 本研究は，JSPS 科研費 (JP19H01714, JP22J20391)



および JST さきがけ (JPMJPR2032) の支援の下で行った．





参考文献

1 fps であること，フレームレートの 10 分の 1 の同期精度[1] Haller, C. R., Gallagher, V. J., Weldon, T. L. and Felder,
R. M.: Dynamics of Peer Education in Cooperative
Learning Workgroups, Journal of Engineering Education,
Vol. 89, No. 3, pp. 286–293 (2000).
[2] Barron, B.: When Smart Groups Fail, Journal of the
Learning Sciences, Vol. 12, No. 3, pp. 307–359 (2003).
[3] Ochoa, X.: Multimodal Learning Analytics, The Handbook of Learning Analytics (Lang, C., Siemens, G., Wise,
A. and Gaševic, D., eds.), Society for Learning Analytics
Research, pp. 129–141 (2017).
[4] 山口隼平，大多和修介，大島律子，大島 純，藤橋卓也，猿渡俊介，渡辺 尚: コラボレーションを抽出するためのセンサが要求されることを考慮すると，撮影処理時間の誤差範囲

ネットワーク実現に向けた時刻同期精度に関する検討，電子である 118.0 ms は本稿の許容誤差である 100 ms を満たさ

情報通信学会ソサイエティ大会，pp. 1–1 (2019).
[5] Yamaguchi, S., Ohtawa, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe, T.: Collaborative Learning Analysis Using Business Card-Type Sensors, International Conference on Quantitative Ethnography, pp. 319–333 (2021).
[6] Yamaguchi, S., Oshima, R., Oshima, J., Shiina, R., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe, T.: Speaker
Identiﬁcation for Business-Card-Type Sensors, IEEE
Open Journal of the Computer Society, Vol. 2, pp. 216–
226 (2021).
[7] Ouhaichi, H., Spikol, D. and Vogel, B.: MBOX: Designing a Flexible IoT Multimodal Learning Analytics System, 2021 International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), pp. 122–126 (2021).
[8] Yamaguchi, S., Ohtawa, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe, T.: An IoT
System with Business Card-Type Sensors for Collaborative Learning Analysis, Journal of Information Processing, Vol. 30, No. 3, pp. 13–24 (2022).
[9] Yamaguchi, S., Nagano, M., Ohira, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe,
T.: Web Services for Collaboration Analysis With IoT
Badges, IEEE Access, Vol. 10, pp. 121318–121328 (2022).
[10] David Williamson Shaﬀer: Quantitative Ethnography,
Cathcart Press (2017).
[11] Suzuki, M., Liao, C.-H., Ohara, S., Jinno, K. andMorikawa, H.: Wireless-Transparent Sensing, International Conference on Embedded Wireless Systems andNetworks, pp. 66–77 (2017).








RIVKXWWHUV

図5

SRP Video の撮影処理に要する時間の横軸は撮影されたシャッタ数を，縦軸は各撮影の処理時
間 (s) を表している．各撮影の処理時間の最大，最小，平均，範囲はそれぞれ 597.5 ms, 479.5 ms, 512.7 ms, 118.0 msとなった．現状の SRP Video におけるフレームレートがない．一方で，撮影処理がイメージセンサによる記録および JPEG ファイルへの現像処理から構成されること，撮影処理時間の誤差として現像処理はデータ上影響を及ぼさないことを考慮すると，撮影処理時間の誤差範囲はより小さ
く許容誤差を下回る可能性が示唆される．

4. 結論
本稿では，協調学習の定量分析に向けてセンサデータを収集する SRP Badge，協調学習の定性分析に向けて学習映像を記録する SRP Video，両デバイスの時刻同期を実現して定量・定性分析を正確に接続する SRP Synchronizer から構成される IoT システムを提案した．実機を用いた同期精度の評価から，各デバイスのサンプリングレートやフレームレートに基づく許容誤差以内の時刻同期を満たすこと，デバイスを長時間稼働させた場合でも同期性能が安定することが推察された．
今後の取り組みとして，SRP Video で収集した映像デー
タの時刻同期誤差を厳密に計測するために撮影処理に要す
る時間をより細かいスケールで観察することがあげられる．
具体的には，撮影処理の構成プロセスであるイメージセンサ
による記録および JPEG ファイルへの現像処理の時間計測をプロセスごとに行うことで撮影処理の同期誤差に影響するイメージセンサによる記録のぶれを明らかにする．また，映像を用いた定性分析で求められる SRP Video のフレーム

193

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

社会的意義付けを活用したハイブリッド介入の基礎検討
柏本 幸俊 †1
KDDI 総合研究所

山崎 悠大 †2
KDDI 総合研究所

曹 蓮 †3
KDDI 総合研究所

1. はじめに上坂 大輔 †4
KDDI 総合研究所化の障壁が高い行動においては，外発的動機付けより行い、

近年，様々な行動を対象とした行動変容支援システムが対象行動を誘発し，外発的動機付け状態を内発的動機付け

登場している [1]．多くのシステムは健康増進意識が一定以状態に遷移する必要がある．従って，行動の誘発・習慣化を上存在するユーザの日々の歩行行動の習慣化等の比較的行

行動変容支援システムを用いて実現するには以下の課題を動変容が容易な行動に注目する．一方で，依存状態にある解決する必要がある．

喫煙・飲酒患者の禁煙・禁酒や勉強が苦手な子供の学習の課題 1 外発的動機付けによる行動の誘発→内発的動機付け

習慣化、向社会的行動（以降「誘発・習慣化の障壁が高い行による習慣化を一貫して実現する行動変容技術の開発動」とする）などの対象行動の誘発と習慣化が難しいという

課題 2 外発的動機付け状態より内発的動機付け状態に遷課題が存在する [2]．

移可能な行動変容技術の開発

本研究では，行動変容支援システムを用いた誘発・習慣

課題 3 課題 2 の行動変容技術と親和性の高いユーザの心化の障壁が高い行動を対象とした行動変容技術を検討する。

理的特徴の解明

教育・社会心理学では行動変容に必要な動機付けとして外課題 1 の対処方針として，自己決定理論にもとづき，行動

発的動機付けと内発的動機付けを定義している [3][4]．一般
的に外発的動機付けとは他者からの要求や報酬などが目的の誘発・習慣化までを一貫して実現する行動変容技術としで行動する動機付けであり，内発的動機付けとは行動自体て Inducements と Persuasion を組み合わせたハイブリッに楽しさや意義を感じ，自発的に取り組む動機付けである．

ド介入を提案する．Inducements とは，他者が意図する行

また，動機付けを外発―内発という 2 分割ではなく，外発的動を誘発するために実施する介入であり，ナッジなどが含まれる．従って，外発的動機付けを行うための介入として動機付けを自己決定性の程度からさらに 4 つに区分し，内発動機付けとの連続性を想定した自己決定理論が存在する

活用することができ，これまでナッジを中心として多数の[3]．自己決定理論によると人間の動機付けは外発から内発研究が行われている．Persuasion とは，本人が意図する行に向けて行動の自己決定性（自発性）が徐々に高くなる．そ動変容を支援する介入である．従って，内発的動機づけをして，自己決定の程度が高い動機付けであるほど，行動が促強化するための介入として活用することができる．これま進，習慣化されやすい．しかし，対象行動を開始し習慣化

で，内発的動機付けができているユーザを対象にした介入する過程において，最初から行動が自発的に習慣化されるとして説得（Persuasion）を用いた多数の研究が行われていのは稀である．一般的には自発性が低い外発的動機付けかる．本研究では，まず対象行動を Inducements を用いて誘ら始まり，日常生活での成功経験を重ね，達成感や有能感な発し，次に Persuasion を用いて行動の習慣化を実現するこどが高まることによって内発的動機付けに遷移し，自発性とで，対象行動の誘発・習慣化を実現する．

が高い対象行動が導かれ，行動の習慣化が行われる．特に，課題 2 においては，外発的動機付け状態から内発的動機

誘発・習慣化の障壁が高い行動は，このような過程を踏んで付け状態に遷移するための介入手法は教育学における学校習慣化を目指すのが有効であると考えられる．

現場での指導事例等に留まっており [5]，行動変容システム

健康増進意識が一定以上存在するユーザの日々の健康歩に応用できる介入手法の確立が課題として存在する．本研

行の促進等，行動変容が比較的容易な行動においては，多く

究では誘発・習慣化の障壁が高い行動の１つである向社会的の場合，内発的動機付けにある程度近づいた状態のユーザ行動のうちパトロールランを対象として，外発的動機付け

に対して行動変容支援システムの使用を開始すると考えら

より内発的動機付けに遷移するための介入手法を検討する．

れる．この場合はユーザの内発的動機付けの状態を維持し，向社会的行動とは相手のことを思いやって，または誰かの高めることに行動変容技術を活用する．一方で，誘発・習慣ために行う行動のことである [6]．また，パトロールランとは日常の軽い運動のついでに街の見回りを行い，街の安心
安全にも貢献する活動のことである*1 ．課題 2 を解決する

The eﬀectiveness of a combined inducement and persuasion approach.
†1
†2
†3
†4

ため，社会的意義付けを用いた外発的動機付けより内発的動機付けへの遷移を提案する．社会的意義付けとは対象行

KASHIMOTO Yukitoshi, KDDI Research Inc.
YAMAZAKI Yudai, KDDI Research Inc.
CAO Lian, KDDI Research Inc.
KAMISAKA Daisuke, KDDI Research Inc.

*1

194

パトロールラン: http://patorun.com/

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）動を行う意図がないものの既に誘発（外発的動機付け状態）
している行動に対して，社会に役に立つ実施意義を認知させることで内発的動機付け状態に移行することと定義する．
課題 3 とは，本研究で用いる社会的意義付けを対象とし，有効に作用するユーザの心理的特徴を明らかにすることである．これまでパトロールランを含む向社会的行動と関係性が指摘されている心理的特徴として，社会的価値 [7][8]，
共感性 [9]，Bigﬁve が存在する [10]．本研究では，社会的意
義付けも同様にこれら心理的特徴との相関が高いと仮定し検証を行うことで，社会的意義付けが有効に作用する心理的特徴を明らかにする．社会的意義付けが有効に作用する
心理的特徴を明らかにすることで，ユーザの心理的特徴にあわせた介入の選択が可能となる．
上記の課題の解決方策を踏まえて，自己決定理論とハイブリッド介入を用いたパトロールランの誘発・習慣化は以下のステップで実施することを仮定する．

Step1 Inducements を用いて健康増進を目的とした歩行行動を誘発 (外発的動機付け状態)
Step2 健康増進を目的とした歩行行動が実はパトロールラ
ンとなっていることを気づかせる (社会的意義付けを用いた外発的動機付けより内発的動機付けへの遷移)
Step3 Persuasion を用いてパトロールランの習慣化（内発図1

社会的意義付け記事

的動機づけ状態）
本研究では初期調査として，パトロールランの誘発・習慣者）とする．スクリーニングで該当する回答者を抽出する．

化ステップにおける Step2，すなわち課題 2 の社会的意義
方針 2

付けの効果と課題 3 の社会的意義付けが有効に作用する心理的特徴を検証する．

社会的意義付けの効果を定量的に比較するために，アンケート回答者を実験群と統制群に割付を行い，介入の有無による効果検証を群間比較で行う．回答者は，本質問にお2. アンケート設計

いて以下 2 つの質問に 5 件法（1. まったく思わない ∼5. 非

課題 2 と 3 を検証するため以下の方針でアンケートを設

常にそう思う）で回答する．

計した．
方針 1

Q1 あなたの普段の屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）週 1 回以上の運動習慣のあるユーザを対象としたは誰かの役に立ちますか？

アンケートの実施
方針 2

Q2(実験群) 今後，パトロールランを意識した屋外での軽実験群と統制群の群間比較により社会的意義付けい運動を行おうと思いますか？

の効果検証を実施
方針 3

Q2(統制群) 今後，誰かのためになることを意識した屋外パトロールランと日常の軽い運動でもパトロール

での軽い運動を行おうと思いますか？

ランとなることの説明記事を社会的意義付けコンテンQ1 では現在実施している屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）が誰かの役に立つ行動（=向社会的行動）となっていたか？を回答する．次に Q2 は今後の屋外での軽い運動についてパトロールラン/誰かのためになることを意識することができるか？を回答する．社会的意義付けの効果は Q1と Q2 の回答値の差分で測定する．すなわち，社会的意義付
けが成功した場合は回答スコアが Q1 に比べて Q2 が高くなるため，その差分によって効果検証を行う．Q2 において統ツとして作成方針 4

心理的特徴として価値志向的精神尺度，多次元共感

測定尺度，Bigﬁve の採用
方針 1
本アンケートの目的は社会的意義付によって外発的動機
付け状態より内発的動機付け状態に遷移することができるかを検証することである．従って，本アンケートの対象者

制群はパトロールランの記事を閲覧しないため，向社会的は週１回以上の屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）を行動の定義に従い，誰かのためになることを意識した屋外行っている回答者（外発的動機付け状態となっている回答

での軽い運動に対する意向を収集した．

195

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表1

方針 3

Q1,2 回答スコア差分の残差分析結果 (∗ p < .05)

課題 2 の解決方策である社会的意義付けの介入を行うた

増減

実験群

統制群

標準偏差

p値

めに，パトロールランに関する記事を作成し，アンケート回

増加 (+)

37.21%
44.19%
18.60%

20.39%
58.25%
21.36%+/−2.130+/−1.555+/−0.375

.033∗
.120
.707

答者のうち実験群にのみ提示した．パトロールランに関す

0る記事は 2 セクション構成となっており，第 1 セクション

減少 (−)

はパトロールランの概要を説明する．第 2 セクションは現在実施している屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）が実は既にパトロールランになっていることと，日々の軽い運

6動を行う中でパトロールランを意識するだけでもパトロー

5

ルランができることを提示する（社会的意義付けを行う）記4
得事とした．記事内で用いたキャッチ画像を図 1 で示す．

点

3
2

方針 4

1
0

課題 3 の検証を行うため，向社会的行動と関係性が指摘

experimental

control
Q1

されている心理的特徴として，社会的価値，共感性，Bigﬁveとの相関を調査する．社会的価値は価値志向精神尺度のう

図2

experimental

control
Q2

Q1 と Q2 の回答値の分布

ち他者との協力意向を測定できる下位尺度の社会的精神作用を採用する [11]．この尺度では社会的精神作用に関する 8項目に対して 5 件法で測定する．共感性については多元性
共感測定尺度のうち他者への共感に関連する下位尺度であト回答者が男性で，43.7% の回答者が女性であった．またる視点取得項目と共感的配慮項目を採用する [12]．これら

実験群のうち，記事の内容を正しく理解できている (記事にの尺度では 14 項目に対して 4 件法（1. 全く当てはまらな関して述べられている 4 項目のみを選択する）回答者 43 名

い ∼4. 非常に当てはまる）で測定する．Bigﬁve は 29 項目

を分析対象とした．

で回答者のパーソナリティを測定できる短縮版を採用する

図 2 に実験群と統制群の Q1 と Q2 の回答値の分布を示[13]．Bigﬁve では 7 件法（1. 全く当てはまらない ∼7. 非常

す．社会的意義付けの効果を検証するため，方針 2 で述べた回答者毎に算出した Q1 と Q2 の差分を求め，残差分析をに当てはまる）で回答する．

行った (表 1)．分析の結果，実験群で 37.21% の回答者のスコアが増加し，統制群で 20.39% の回答者のスコアの増加に

3. オンラインアンケート調査と結果

とどまり，実験群では回答スコアが有意に上昇した回答者

社会的意義付けの有効性の初期検証として，オンラインア

が増えたことがわかった (p < .033)．以上の分析結果よりンケートによる予備検証を実施した．調査会社のアンケー

社会的意義付けによって，効果的にパトロールラン実施意

トでは週に 1 回以上の屋外での散歩・ジョギングをする習向を促進できることが分かった．

慣のある回答者を実験群と統制群にランダムに割り付けた．

次に，Q2. パトロールラン意向と心理的特徴 (Q3–Q5) のスクリーニング質問において，方針 1 で述べた週 1 回以上

相関分析結果を表 2 に示す．相関分析の結果，社会的価値，の運動を行うアンケート回答者のみを抽出した．本調査に共感性の共感的配慮項目，Bigﬁve のうち開放性，外向性，おいて，実験群にのみ方針 2 で述べた社会的意義付けの記

協調性に有意な相関が確認できた．社会的価値について，今事を提示した．社会的意義付けの記事を提示した直後に，記回の社会的意義付けによって促進されるパトロールランが事に関しての理解レベルを測定するために記事で述べられ

向社会的行動であると回答者も捉えているため，文献 [7] とている項目を選択させる質問を挿入した．本設問では，記事同様の有意な相関となったと考えられる．つまり，社会的に関して述べられている 4 項目と述べられていない 4 項目

価値傾向の高い回答者は他人とのつながりを大事にするたの計 8 項目の選択肢で構成されており，回答者は述べられ

め，社会的意義付けによってパトロールランを実施する意ている項目のみをチェックボックス形式で選択し，回答す向が高くなったと考えられる．共感性の共感的配慮項目にる．また，方針 2 で述べた本調査でパトロールランに対するついても文献 [12] で指摘されていた通りの有意な相関が確

意向 (Q1,2) と方針 4 で述べた心理的特徴 (Q3–5) を収集し認できた．自分以外の他人や他集団に対して共感できる回

た．アンケートは 2022/12/9–2022/12/13 で実施し，週 1

答者は他人に役立つと共感できる行動であれば積極的に行回以上の屋外での散歩・ジョギングをする習慣のある回答者

おうとするため，社会的意義付けによってパトロールラン

206 名を対象とした．うち 103 名を実験群，103 名を統制群の割り付けた．アンケート回答者の年齢分布は 20 歳–69 歳であった（M = 48.2, SD = 12.5)．また 56.3% のアンケー

性の視点取得項目については有意な相関は確認できなかっを実施する意向が高くなったと考えられる．一方で，共感た．視点取得項目については，相手の立場に立って考える
意向の強さを表している．従って，向社会的行動との関係

196

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表2

The correlation between each parameter (∗∗ p < .01,∗ p < .05)

#

項目

1
2
3
4
5
6
7
8
9

Q2: パトロールラン意向
Q3: 社会的価値
Q4-3: 共感性-視点取得
Q4-3: 共感性-共感的配慮
Q5-1: Bigﬁve-開放性
Q5-1: Bigﬁve-誠実性
Q5-1: Bigﬁve-外向性
Q5-1: Bigﬁve-協調性
Q5-1: Bigﬁve-神経症傾向

2

3

4

5

6

7

8

9

.30∗∗
-

.17
.31∗∗
-

.18∗
.40∗∗
.44∗∗
-

.28∗∗
.36∗∗
.09
.11
-

.11
.32∗∗
.22∗∗
.31∗∗
.22∗∗
-

.21∗∗
.58∗∗
.12
.13
.52∗∗
.16∗
-

.18∗
.48∗∗
.35∗∗
.27∗∗
.27∗∗
.44∗∗
.32∗∗
-

−.05
−.15∗
−.10
.03
−.30∗∗.29∗∗−.36∗∗−.43∗∗-

性を考える場合，回答者が向社会的行動による具体的な受のパトロールランに関する記事では具体的な受益者を記載

determination theory. Handbook of Theories of Social
Psychology: Volume 1, pp. 416–437, 1 2012.
[4] 曹蓮, 山崎悠大, 柏本幸俊, 上坂大輔. 向社会的行動の般化にしていないため，他者の立場に立って考えるような「視点取及ぼす心理的要因 〜 社会的意義づけされた軽い運動に焦点得」の活性化に繋がらなかったと考えられる．具体的な受を当て 〜. 電子情報通信学会技術研究報告; 信学技報, Vol.
122, No. 349, pp. 54–59, 1 2023.
[5] Tsutomu Fujita and Takashi Sugihara. 大学生の運動参加を予測する高校体育授業における内発的動機づけ. 体育学研
究, Vol. 52, No. 1, pp. 19–28, 1 2007.
[6] 菊池章夫. 向社会的行動の発達. 教育心理学年報, Vol. 23,
No. 0, pp. 118–127, 3 1984.
[7] Adam M. Grant and Francesca Gino. A little thanks
goes a long way: Explaining why gratitude expressions
motivate prosocial behavior. Journal of personality andsocial psychology, Vol. 98, No. 6, pp. 946–955, 6 2010.
[8] Kashimoto Yukitoshi, Sakai Tomohiro, and Minamikawa
Atsunori. Preliminary study on the correlation between
gratitude activity and prosocial behaviour. In BCSS 2022
Adjunct Proceedings of the 17th International Conference
on Persuasive Technology, 2022.
[9] John F. Dovidio and Jillian C. Banﬁeld. Prosocial Behavior and Empathy. International Encyclopedia of theSocial & Behavioral Sciences: Second Edition, pp. 216–
220, 3 2015.
[10] Gustavo Carlo, Morris A. Okun, George P. Knight, andMaria Rosario T. de Guzman. The interplay of traits andmotives on volunteering: agreeableness, extraversion andprosocial value motivation. Personality and IndividualDiﬀerences, Vol. 38, No. 6, pp. 1293–1305, 4 2005.
[11] 酒井恵子, 久野雅樹. 価値志向的精神作用尺度の作成. 教育心理学研究, Vol. 45, No. 4, pp. 388–395, 12 1997.
[12] TAKAKO SUZUKI. Some Factors Inﬂuencing Prosocial
Behavior Empathy, social skill and extraversion. THE
JAPANESE JOURNAL OF EXPERIMENTAL SOCIALPSYCHOLOGY, Vol. 32, No. 1, pp. 71–84, 7 1992.
[13] Tsutomu Namikawa, Iori Tani, Takafumi Wakita,
Ryuichi Kumagai, Ai Nakane, and Hiroyuki Noguchi. Big
Five 尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性の検討. 心理学研究,
Vol. 83, No. 2, pp. 91–99, 2012.

益者が想定できることが重要と考えられる．しかし，今回益者を想定し，受益者からのフィードバック（感謝等）が発生すると，本項目についても有意な相関が得られる可能性がある．Bigﬁve については開放性，外向性，協調性が有意な相関が確認できた．開放性の高い回答者ほど，新たなことに挑戦する意向が高く，外向性の高い回答者ほど社交性が高いことから他者の役に立つ向社会的行動への意向が高いこと，協調性の高い回答者ほど他者に献身的であることが要因と考えられる．

4. まとめ本研究では，向社会的行動の１つであるパトロールランを対象として，外発的動機づけ状態より内発的動機づけ状態に遷移するための介入手法として社会的意義付けを提案し，オンラインアンケート調査を用いて効果を検証した．オン
ラインアンケート調査の結果，社会的意義付けによってパ
トロールラン意向が有意に上昇したことを確認できた．また，社会的意義付けと親和性（相関）の高い心理的特徴として社会的価値，共感性-共感配慮項目，Bigﬁve-開放性，外向性，協調性が確認できた．今後は実フィールドで，オンライ
ンアンケートで得られた知見を活用した社会的意義付けを活用したパトロールランの促進実験を行い，課題 1 の解決方法であるハイブリッド介入とともに検証予定である．

参考文献[1] Harri Oinas-Kukkonen. A foundation for the study of behavior change support systems. Personal and Ubiquitous
Computing, Vol. 17, No. 6, pp. 1223–1235, 8 2013.
[2] 福井弘教. ＜研究ノート＞日本におけるギャンブル依存症患者に関する一考察 ― 依存症患者の脳機序に着目して ―. 技術マネジメント研究, Vol. 16, pp. 25–37, 3 2017.
[3] Edward L. Deci and Richard M. Ryan.
Self-

197

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

多様な情報への接触促進を目的とする行動を考慮したコンテキスト適応情報提示システム
小川展夢†1 松村欣司†2 藤沢寛†3
日本放送協会†1,2,3

図 1 スマート環境におけるコンテキスト適応情報提示のイメージ[4]Figure 1 Image of context-adaptive content presentation in the smart home environment
接触機会を増やせると考えている（図 1）[4]．

1. はじめにコンテキスト適応情報提示の実現に向け，これまでに，

インターネットメディアの普及により，人々は膨大な量

ユーザ体験（UX）面とシステム面での検討を行ってきた．

の情報の中から自身の関心に沿うものを選び出して接触す

UX 面においては，情報提示可能なコンテキストの 1 つとしることが簡単に出来るようになった．しかし， 個人が日常て生活行動中の「ながら」行動に着目したフィールド実験

生活の中で情報接触に使える時間は限られるため，関心のを行った[5]．実験参加者宅内の洗面所や台所など 4 箇所に高い情報へのアクセスが増えれば，相対的に関心の低い情スマートディスプレイを設置して疑似的なスマート環境を報へのアクセスは減少する．その結果，一部のユーザは，構築し，参加者が様々な生活行動中にながら視聴しやすい

社会的に重要な公共や政治の話題など，多くの人の間で共レイアウトでニュースを提示し，どのようなコンテキスト

有されることが望ましい情報への接触量が減少し，そうででながら視聴が実行されやすいか調査した．結果，洗面やはないユーザと知識に差が生じる可能性がある[1]．このこ料理など特定の行動中に，ユーザが普段接触頻度の低いジとは，世論の分断を生む要因となり得る[2]．放送事業者は

ャンルのニュースを視聴する傾向が確認された．一方，シ

これまで，主に放送を通じて多様な情報を発信してきたが，ステム面においては，放送を他の様々なデバイスやサービ

人々の情報接触スタイルの変化に伴い，放送単独でそれらスと連携する仕組みについて検討してきた．具体的には，の情報を十分に広めることが難しくなっている．そこで放送コンテンツに応じて多様な IoT デバイスを制御するフ

我々は，放送サービスプラットフォームを拡張して放送関レームワーク[6,7] を提案した．また山上らは，放送と他の連サービスの利便性を高めることで，ユーザへの情報提示

様々なサービスの利用ログを横断的に利用してパーソナラ

機会を増やす手段を検討している．

イズされた情報提示を行うためのデータ管理モデルを提案

手段の 1 つとして，Internet-of-Things (IoT) /スマートデバ

した[8]．しかし，行動の様な刻々変化するコンテキストをイスを用いた，生活環境のスマート化技術の活用を検討し情報提示に活用する仕組みは未検討である．

ている[3]．この技術を用いれば，スマート環境（スマート

そこで本稿では，放送事業者等のサービス提供者がユー

ホームやスマートシティ等）において，IoT センサ等のセン

ザの行動を考慮したコンテキスト適応情報提示を行うため

シング値を基に，各ユーザの時々刻々の行動などのコンテのシステムアーキテクチャを提案する．

キストを推定出来る．そして，コンテキストに応じたサービスを選択し，環境に設置されたデバイス群から適切な出

2. 課題整理と要件抽出

力デバイスを選択し，サービスを提供出来る．その結果，ユーザは少ない操作負担でサービスを利用出来る．我々は，放送等のサービス提供者がスマート環境において行動にこの技術を用いて，個々のコンテキストに応じた方法で情応じた情報提示を行うために解決すべき課題と，システム報を提示（コンテキスト適応情報提示）することで，ユーの機能要件を整理する．本稿では 2 つの課題に着目する．

ザが手軽に情報に接触出来るようになり，その結果，情報（課題 1）サービス提供者による行動推定の困難さ：スマート環境において行動に応じたサービスを実行するまでのContext-adaptive Content Presentation in Smart Environment for Incidental

一般的な処理は，以下である；複数の IoT/スマートセンサ

Exposure to Diverse Information†1 HIROMU OGAWA, NHK†2 KINJI MATSUMURA, NHK†3 HIROSHI FUJISAWA, NHKによるセンシング結果を基に行動を推定し，推定された行動を基にサービス（コンテキスト適応情報提示においてはⓒ2023 Information Processing Society of Japan198

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

提示する情報や提示方法）を決定し，IoT/スマートデバイス

3.1 概要を制御して何らかのアクションを実行する．ここで，IoT/システムを構成する装置は，各種 IoT/スマートセンサ群

スマートセンサの設置については，サービス提供者が各ユと，情報提示デバイスである．またクラウド等に実装されーザの環境に自サービス専用のセンサ群を設置するより，た各種機能群と，Personal Data Store (PDS) を利用する．PDS

自サービスと独立して設置されたセンサ群から情報を得てとは，個人が利用する様々なサービスのデータを自身で保行動推定する形態が現実的と考えられる．しかし行動推定

持・管理する仕組みである．様々なサービスの利用ログを，には，センサのセンシング値に加え，センサの種類や設置

ユーザ自身の意思に基づき組み合わせて利用可能になる．

状況等，ユーザ毎のセンサ設置状況の情報が必要であり，システムの大まかな機能は，センサのセンシング値を基かつユーザの環境毎に行動推定器を学習する必要がある．

にユーザの行動を推定し，推定した行動のログと他サービ

この様に複雑・煩雑な行動推定機の実装の全てをサービス

スの利用ログを参照して，提示する情報や提示方法を決定

提供者が実施することは，現実的に困難である．そこで，し，提示することである．この過程は，以下の 3 つのステ

以下を機能要件①とする：サービス提供者自身が行動推定

ップに大別される；（1）低次行動（「歩く」「コーヒーメー

せずに，行動の推定値を取得できること．

カのスイッチを ON にする」などセンサ値から直接推定可（課題 2）他サービスとの連携：ユーザが放送や他サービ

能な行動．）の検出，（2）高次行動（「休憩を取る」など複スで接触していない情報をコンテキスト適応提示で届ける

数の低次行動の系列からなる行動．
）の推定，（3）情報提示など，サービス間の連携を行うことで，コンテキスト適応の決定・実行．

提示の UX 向上が期待できる．そのような連携を実現するには，ユーザの行動ログと他サービスの利用ログを，同時

3.2 システム構成に参照する必要がある．そこで，以下を機能要件②とする：⚫

センサ：環境をセンシングする．

行動ログと他サービスの利用ログを一様に取り扱えること．

⚫

低次行動検出部：センサがセンシングした値を基に，対応する低次行動を検出する．低次行動オントロジに含まれる語彙に該当する低次行動を検出する．

3. システムアーキテクチャ⚫

前節までの検討を踏まえ，行動に応じたコンテキスト適を低次行動オントロジに従って構造化し，PDS に登録

応情報提示システムのアーキテクチャを提案する（図 2）．

図2

PDS ログ登録部：低次行動検出部が検出した低次行動する．

提案システムアーキテクチャ

Figure 2 Proposed system architectureⓒ2023 Information Processing Society of Japan199

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム⚫

PDS：センサが検出した低次行動のログを保持する．

4. 試作と動作検証

また，行動推定部が推定した高次行動のログを保持す設計の妥当性を検証するため，提案システムアーキテクる．また，他サービスの利用ログを保持する．なお前

チャの一部機能を試作し，動作を検証した．具体的には，提として，各ユーザは自身の PDS を保有し，保有する典型的なサービスシナリオを想定し，システムが実現に必

様々なセンサや，利用する様々なサービスのログを集

要な処理を実行出来るかを確認した．

約しているものとする．
⚫

高次行動推定部：各センサが検出した低次行動のログ

4.1 検証シナリオとセンシング環境データを集約する．センシング環境

図 3 に検証シナリオを示す．前提として，ユーザ A と，

データとは，センサ種や設置場所等についての構造化

その友人であるユーザ B が，それぞれの自宅にいる状況をデータである．また，低次行動の系列と高次行動オン想定する．ユーザ A 宅には，リビングにテレビが，台所にトロジを参照し，現在実行中の高次行動を推定する．

IoT コーヒーメーカとスマートディスプレイとが設置されまた検出した高次行動を構造化し，PDS に登録する．
⚫

ているとする．テレビは視聴行動と視聴内容のログを，IoT

提示デバイス：情報を提示するデバイス．Web ブラウ

コーヒーメーカはスイッチ操作ログを各々の PDS に登録すザを持ち，Web アプリを実行可能なものとする．
⚫

る機能を持つとする．スマートディスプレイは，ブラウザ

PDS ログ取得部：行動ログの更新を監視し，更新があ

上で web アプリを実行可能とする．また，ユーザ A は IoTった場合，行動ログや予め指定した他サービスの利用

センサを身に付けており，このセンサは立つ・歩くなどのログを PDS から取得する．なお，行動ログや他サービ

低次行動を識別可能とする．ユーザ B 宅のリビングにもテス利用ログは，それぞれ構造化されているものとする．
⚫

レビがあり，ユーザ B はユーザ A に対し，自身のテレビ視情報提示部：PDS ログ取得部が取得した行動・その他

聴ログの閲覧許可を与えているものとする．具体的なシナサービス利用ログを基に，提示する情報や提示方法を

リオの流れと，実現に必要なシステムの処理は，図 3 中に決定する．また，提示を行う．行動ログの解釈のため記載のコメント通りとし，詳細説明はここでは割愛する．

に，高次行動オントロジを参照する．
4.2 試作構成

3.3 機能要件への対応

本稿では，提案システムアーキテクチャの内，PDS を介（要件①への対応）先述の通り，行動を低次行動と高次して各機能部がデータをやり取りする処理を実装した．情行動の 2 段階に分類し[9]，これらの関係性を外部オントロ

報提示部を Web アプリとして実装し，PC のブラウザ上で動ジとして記述する．また，センシングから情報提示方法決作させた．IoT センサ，コーヒーメーカは，PDS に構造化デ定までの処理を 3 段階に分割し，センサのセンシング値をータを登録する Web アプリを作成し，代替とした．PDS の基に低次行動を検出する役割を低次行動検出部に，低次行

機能は W3C Solid [10]仕様に基づき，PDS サーバは[11]を，動から高次行動を推定する役割を高次行動推定部に，高次

PDS ログ登録/取得部は[12]を利用して実装した．

行動や他サービスの利用ログを基に情報提示方法を決定する役割を情報提示部が担い，各部の入出力は低次/高次行動

4.3 結果オントロジに従って設定する．こうして各機能部を疎結合

図 3 中に記載したシナリオの通りにシステムが動作するにすることで，情報提示部は行動推定部の詳細な処理を知ことを確認できた．

らなくても，推定された行動に応じた情報提示が可能となる．なお，情報提示部の開発はサービス提供者が，高次行

5. まとめ動推定部の開発は IoT クラウド事業者や住宅事業者等が行うことを想定している．

ユーザへの情報提示機会を増やし多様な情報への接触を（要件②への対応）先述の通り，PDS に行動ログや，他促すための手段の一つとして，スマート環境において，ユ

サービスの利用ログを，構造化データとして一元的に集約ーザの行動等コンテキストに応じて情報を提示するシステ

する構成とする．また，PDS ログ取得部が PDS 上の行動デムのアーキテクチャを設計し，一部機能を試作し，動作をータの更新を監視し，更新があった場合に，行動ログと，確認した．

ユーザが自身で予め指定・許可したサービスの利用ログを今後，行動推定部や情報提示部の高度化，低次/高次行動

取得し，情報提示の方法を決定する．また，行動ログの構

オントロジの詳細設計，[6,7,8]との結合等に取り組む．

造は高次行動オントロジに従う．こうすることで，ユーザの行動と多様なサービスの利用ログを考慮した情報提示判断が可能となる．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan200

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図3

検証シナリオと処理シーケンス
Figure 3 Test Scenario
処理モデルの一検討, 情処 MBL, 2022, vol. 5, pp. 1–6.
[8] Y. Yamakami, M. Ueno, and K. Matsumura, User-Centered
Broadcasting Service Utilizing Personal Data Store, in ACM
International Conference on Interactive Media Experiences, Aveiro JB
Portugal, 2022, pp. 337–342.
[9] N. D. Rodríguez, M. P. Cuéllar, J. Lilius, and M. D. Calvo-Flores, A
survey on ontologies for human behavior recognition, ACM Comput.
Surv., 2014, vol. 46, no. 4, pp. 1–33.
[10] “Solid Technical Reports,” https://solidproject.org/TR/, (参照2023-02-17).
[11] “Community Solid Server,”https://github.com/CommunitySolidServer/CommunitySolidServer,(参照 2023-02-17).
[12] “Inrupt JavaScript Client Libraries,”
https://docs.inrupt.com/developer-tools/javascript/client-libraries/, (参照 2023-02-17) .

参考文献[1] 安野智子, 今日的な世論形成過程の検証, 放送メディア研究,
2016, no. 13, pp. 130–156.
[2] 辻大介, ネット社会における世論形成の「分断」, 2021, マス・
コミュニケーション研究, no. 99, pp. 3–13.
[3] L. Chen, C. D. Nugent, and H. Wang, A Knowledge-Driven Approachto Activity Recognition in Smart Homes, 2012, IEEE Trans. Knowl.
Data Eng., vol. 24, no. 6, pp. 961–974[4] “技研公開 2022,”
https://www.nhk.or.jp/strl/open2022/tenji/2/index.html, (参照2023-02-17).
[5] 小川展夢, 松村欣司,生活行動中のながら視聴によるニュース接触への影響, 情処 HCI, 2022, vol. 2022-HCI-198, pp. 1–8.
[6] H. Endo, T. Sato, H. Ogawa, S. Abe, S. Fujitsu, K. Matsumura, and H.
Fujisawa, IOT-BASED MEDIA FRAMEWORK FOR PUBLICSERVICE MEDIA: EXPANSION OF CURRENT DIGITAL
BROADCASTING SYSTEMS, IBC technical paper, 2021, pp. 1–12.
[7] 佐藤辰哉, 小川展夢, 遠藤大礎, 大亦寿之, 松村欣司, 藤澤寛,
ユーザ状況に適した放送コンテンツ提示のためのユーザ情報のⓒ2023 Information Processing Society of Japan
201