一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
社団法人 AND
電子情報通信学会
INFORMATIONCOMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
HIP2021-27(2021-09)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

主観評価と脳波活動に基づく飲料の嗜好推定
徐

キョウ哲†

片平 建史††

山﨑

陽一†

張

帆†

玉井雄一郎†

松嵜直幸††† 長田

典子†

西田

尚生†

† 関西学院大学工学部／感性価値創造インスティテュート 〒669–1337 兵庫県三田市学園 2–1†† 早稲田大学文学学術院 〒169–8050 東京都新宿区戸塚町 1-104††† サントリーグローバルイノベーションセンター株式会社 〒619–0284 京都府相楽郡精華町精華台 8–1–1
E-mail: †{kyoutetsu.jo,y-yamazaki,zhangfan,ejc11534,y-tamai,nagata}@kwansei.ac.jp, ††katahira@waseda.jp,†††naoyuki_matsuzaki@suntory.co.jp
あらまし

近年，製品価値の一つの側面として感性価値が着目されており，これをどのように評価，推定し，更には価値創出に繋げていくかに関心が持たれている．一般に，製品の価値や印象は主観評価により評価できるが，この方法では意識されないもしくは言語化されない心理状態を反映することができない．一方，神経科学分野における基礎的検討により，主観評価では取得できない無意識の心理状態が，価値の形成に寄与することが示唆されている．すな
わち，製品の価値を精度良く推定するためには，意識的・無意識的の両方の心理状態を用いる必要がある．しかしそれがどの程度の精度向上をもたらすかは明らかになっていない．そこで，本研究では，飲料の嗜好を評価対象として，
主観（感情反応）・生理（脳波活動）データを同時に収集する手法を提案し，嗜好推定モデルを構築した．推定結果では，主観評価のみ，あるいは脳波活動のみで構築した推定モデルより，両方を同時に用いたモデルの方が高い推定力を示した．すなわち，意識的・無意識的心理反応が同時に人の嗜好評価に影響を与えていることが改めて確認された．
キーワード

モデル推定，意識的・無意識的心理反応，感性価値

Beverage’s preference estimation based on subjective emotional reaction and
EEG activity
Kuangzhe XU† , Kenji KATAHIRA†† , Yoichi YAMAZAKI† , Fan ZHANG† , Naoki NISHIDA† , Yuichiro
TAMAI† , Naoyuki MATSUZAKI††† , and Noriko NAGATA†† School of Engineering, Kwansei Gakuin University 2–1 Gakuen, Sanda, Hyoko, 669–1337 Japan†† Faculty of Letters, Arts and Sci., Waseda University 1-104 Totsukamachi, Shinjuku-ku, Tokyo, 169–8050 Japan††† Suntory Global Innovation Center Limited 8-1-1 Seikadai, Seika-cho, Soraku-gun, Kyoto, 619–0284 Japan
E-mail: †{kyoutetsu.jo,y-yamazaki,zhangfan,ejc11534,y-tamai,nagata}@kwansei.ac.jp, ††katahira@waseda.jp,†††naoyuki_matsuzaki@suntory.co.jp
Abstract In recent years, many studies have tried to quantify Kansei values and found that human psychological and physiological reactions have certain eﬀects. To further examine the relationships among psychological reactions, physiologicalreactions, and Kansei values, the main purpose of this study is to construct a predictive model for beverage preference evaluation.
However, we found that the problem of how to obtain psychological and physiological reaction data without aﬀecting people’sKansei value evaluations has not been solved well. Therefore, this study proposes using an arm robot instead of a human toperform a series of actions when drinking, which solves the problem of measuring psychological and physiological reactions
simultaneously. Using the psychological and physiological reactions collected by this method, we completed a predictivemodel of people’s preference evaluations. Our model’s prediction accuracy is higher than that of the model using psychologicalevaluation or physiological reaction alone. This result proves again that psychological and physiological reactions do aﬀect
people’s preference evaluation simultaneously. Through the model comparison, we also get the result that the evaluation ofpeople’s preference for beverages has been formed in tasting the beverages in the mouth.
Key words Estimated model, Conscious and unconscious psychological reactions, Kansei value—1—- 31 This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2021 by IEICE

推定する数理モデルを構築した．更に，モデル構成と評価結果

1. は じ め にから，嗜好評価に影響する心理反応及び脳活動の要因，そして近年，感性価値が様々な産業分野で広く関心を集めている．
特に衣 [1]，食 [2]，交通 [3]，化粧品 [4] などの生活関連分野にそれらがどの程度まで嗜好形成に影響するかといった点を検討した．

おいては，日常生活のあらゆる側面で感性価値が関わっている．

2. 関 連 研 究

これらの分野では感性価値に基づいたデザイン設計なども試みられている．製品によってはより優れた設計を行うため，製品産業分野において食品に対する嗜好や香味をどの心理的反応

に対するユーザーの心理的反応を定量化することが必要な場合

をどのように評価するかは高い関心が持たれてきた．相良 [2]もある． 心理的反応には意識的なものと無意識的なものがあは食品に対する総合的な嗜好評価がどのように形成されるかをり，それぞれに適した定量化の方法がある．意識的反応は，言分析するために，"食感性モデル"を構築した．このモデルは，語で表現できる反応 [5] であり，主観評価によって測定される．

主観評価により得られる内的属性（香りなど）・外的属性（ブ

無意識的反応は，顔の表情や脳波の活動など，言語では表現でランド効果など）と「おいしい」との定量的関係を示すもので，きない心理生理的な反応であり [6][7]，生理計測等の客観的な食品の有する属性からのおいしさ評価を可能にする．また，数評価手法により取得できる．一方，製品が提供する価値を精度ある食品分野の中でも，飲料における関心は高く同様に，飲料良く捉えるためには，価値形成に寄与する意識的反応と無意識の価値を被検者の心理的反応から測定する試みが多く報告され的反応の両方を測定することが必要である．

ている．例えば，池田ら [11] は飲料を飲んだときの味の感じ

食に関しての感性価値の形成メカニズムは，多くの感覚モダ

方と，飲料に含まれる成分を比較することで，人の嗜好評価にリティから複合的な影響を受けているため，非常に複雑であついて調べた．一方，Dalenberg ら [12] は，飲料の選択行動をる．食物摂取時の意識的・無意識的な反応が人の感性価値にど推定に対する主観評価により得られる嗜好と感情の影響を検討のように影響するかを理解するため，多くの科学者が関連研究

し，嗜好と感情の両方の情報を用いることで飲料選択を，何れを行ってきた．一部の研究結果から食物に対する嗜好評価と主か一方の心理的状態を用いた場合より精度の良い推定が可能で観的な反応の関係が示された [2][11][12]．これらの研究の多くあることを示した．これは推定において，飲料摂取に伴い生じは，実際にユーザーが評価対象の食品を摂取する自然な場面をる心理的反応に関する情報を広く取得することが精度向上にお再現した実験条件下での主観評価に基づいたものであり，生態いて有効であることを示唆するものでる．

学的妥当性（人工的に作られた実験環境が、どの程度、実際に人

一方，脳活動と食品の価値との関係についての研究も広く行が日常の活動の場で行なっている行動と関連する意味をもつもわれている．田中ら [8] は食品画像に対する嗜好評価を行う際のか）が高く，実際に食品が提供する主観的な価値の取得が可の ERP の効果について検討した．その結果，P300 成分の面積は能である．一方，食品が提供する価値の一つである嗜好と無意

食品画像に対する嗜好評価と有意相関が見られた．一方，fMRI

識的反応の関係は，脳科学の分野で研究されてきた [8][9][10]．

による食品に対する嗜好と脳活動の関係に関する基礎的な検討

これらの研究では体動が脳活動に及ぼすアーチファクトを抑制も行われており，そこでは参加者に対してチューブインジェクする必要から，飲料摂取にチューブインジェクション方式など

ション方式による飲料が提供されている．結果として，飲料の生態学的妥当性の低い実験条件下で検討が行われており，自然

嗜好評価は脳の前頭葉の活動 [9] や，脳の腹側被蓋野や線条体

な摂食場面において食品が提供する価値を正確に捉えられていの活動 [10] との関係が示唆されるといったように嗜好と関係するかといった点について疑問が残る．そのため，意識的反応とる脳領域の特定など多くの知見が蓄積されつつある．しかしな

無意識的反応の両方が食品の提供する価値にどのように影響すがら，これらの研究の実験環境は，前述の主観評価の実験環境

るかを明らかにするためには，如何に生態学的妥当性の高い実と比較して，生態学的妥当性が低く，観測された心理的反応が験条件下において主観評価と脳波活動計測を両立するかといっ自然な摂食行動下の反応と対応するかといった点については明た問題を解決する必要がある．

らかになっていない．

本研究の最終的な目的は，飲料が提供する価値の一つである

3. 実

嗜好を意識的反応と無意識的反応の両方から精度良く推定可験

能なモデルを構築することである．この目的を達成するため，

3. 1 参 加 者

まずは前述の計測上の問題を解決しなければいけない．そこで実験参加者は予備調査のアンケートにおいてコーヒーに対す

我々は人間の代わりにロボットアームを用いて飲料摂取時の一る好みを「嫌いではない」，または「普通」と評価した 32 名（男連の動作を行わせる実験方法を提案する．この方法を用いれば，性 24 名，女性 10 名）である．本研究では，この参加者のうち摂食時に被験者が大きな体動を必要とせず，従来の実験環境に解析上十分な脳波データの取得に成功した 24 名（男性 18 名，

対して相対的に生態学的妥当性の高い，すなわち自然な摂食経

女性 6 名，21.79 ± 1.19 歳）を対象にした分析を実施した．

験を被験者に提供した条件下での主観評価と脳波計測が可能に

3. 2 刺なる．本研究では，この実験方法をコーヒー飲料の飲用行動に市販されているコーヒー飲料の中から，研究者が香味的な特対して適用し，そこで収集された感情評価データと脳波データ

徴が異なると判断した 5 種類のコーヒー飲料を実験刺激として激を用い，意識的反応と無意識的反応からコーヒー飲料の嗜好を- 32 -—2—

図1

実験装置と連携関係図.
図2採用した．参加者は実験時，一回の評価において温度が 4 ℃に

飲料摂取手続きと飲用区間.

維持された飲料を 15ml 飲用した．

3. 3 主観評価質問に流れ込む角度を計測し，これを基準として参加者がジョイス本研究では飲料摂取時の参加者の気分と，飲料に対する嗜好

ティック操作時にその角度に到達したタイミングでトリガ信の両方を評価した．気分評価については先行研究 [14] に基づ号を生成し脳波計により記録した．また嚥下タイミングは，咽き，気力に満ちた（Q1），エネルギッシュな（Q2），活動的な頭部に設置した加速度センサの動きを計測し，実験後にタイミ（Q3），機敏な（Q4），緊張した（Q5），ゆったりした（Q6），落ングを算出した．この飲料摂取イベントのタイミングに関するち着いた（Q7），くつろいだ（Q8），落ち着かない（Q9），気が情報は，飲料摂取行動と脳波データを対応付けるために利用さ休まらない（Q10），生気がない（Q11），無気力な（Q12）
，気分

れた．

ののらない（Q13）の 13 項目について 4 段階のリッカート尺度

4. データの前処理による評価を実施した．また飲料に対する嗜好は，VAS（Visual

4. 1 脳波データ

Analog Scale）により 0〜100 のスコアでの評価を実施した．

人間の嚥下行動は，先行期，準備期，口腔期，咽頭期，食道3. 4 実 験 装 置
図 1 に示したように，実験環境は，ロボットアーム，ジョイ

期の 5 つの段階から構成される [13]．本実験では，準備期から

スティック，脳波計，加速度センサから構成される．飲料摂取

口腔期に遷移するタイミングと，口腔期から咽頭期に遷移するに伴う体動の脳波への影響を抑制するため，参加者の口腔内にタイミングをアームロボットの状態，咽頭部に設置した加速度

飲料を流し込む一連の動作をアームロボット「Dobot Magician」

センサの状態から取得した（図 2）．これにより，飲料が口腔にを用いて実現した．実験時，参加者はジョイスティックを操作

流れ込む前の先行期から準備期までの脳活動（安静状態），咽するといった最小限の体動で飲料の摂取が可能になる．脳波計

頭期における脳活動（味覚経験区間：A），咽頭期以降の脳活動は Biosemi 社の「Active Two System」を使用し， 参加者の頭部（摂取後区間：B）を弁別し解析することが可能になった．

に 64 個電極チャンネルと 6 個の追加チャンネルを設置した．

脳波解析では各チャネルの各区間におけるパワースペクトル嚥下時の喉頭の動きを測定するため，被験者の喉頭付近に加速密度（PSD: Power Spectrum Density）を算出し，𝜃 ，lower 𝛼1，度センサを設置した．このセンサから得られる情報は参加者がlower 𝛼2，upper 𝛼， 𝛽，𝛾 といった主要な周波数帯域での活動

飲料を嚥下したタイミングの観測に用いる．また，飲料が口腔量を算出した．そして A 及び B 区間それぞれの活動と安静状に流れ込んだタイミングはアームロボットの角度から算出され，態の活動との差を算出し，A，B 区間それぞれの特徴量とした．

トリガ信号として脳波計に記録される．これにより飲料摂取とまた，味覚経験区間の活動と摂取後区間の活動の差を特徴量と同期した脳波データの取得が可能になる．なお， 実験は遮音効して算出し，以降ではこの特徴量を AB の記号により示す．
更に周波数帯毎の脳波活動に関する空間的特徴を表す特徴量

果のある実験室で行った．

3. 5 手 続 きを抽出するため主成分分析を適用し，味覚経験区間については

参加者は一つの飲料刺激を図 2 の手続きに従い摂取した．ま25 次元，摂取後区間については 16 次元，区間 AB については

ず参加者は顎台に頭部を固定した後に，画面の指示にしたがい

22 次元の特徴量を算出したこの特徴量の次元数は累積寄与率

飲料摂取を行った．最初の 10 秒間，開眼した状態で安静状態

80% 以上を基準として決定した．
4. 2 主 観 評 価を保った．10 秒後に，飲料摂取を促された状態を確認の後，参加者はジョイスティックを操作し飲料摂取を開始した．嚥下か

主観評価により得られた参加者の気分評定値に対して因子分ら概ね 130 秒間安静状態を保持し，その後に主観評価を実施し析を適用した．因子数の決定には Kaiser-Guttman 基準を採用した．以上を 15 回（各飲料刺激について 5 回）繰り返した．

表 1 の 4 因子を抽出した．因子負荷量から第 1 因子は活性的な

また脳波データと同期するため飲料が口腔に流れ込んだタイ

項目が中心であり，第 2 因子は安楽な快の項目で構成され，第ミング及び嚥下タイミングを記録した．あらかじめ飲料が口腔

3 因子は心の不安定を示す項目で構成され，第 4 因子は活動性の低い項目で構成されていたため，以降は第 1 因子を活発さ因- 33 -—3—

表 1 主観的気分の因子負荷量
評価項目

第 1 因子 第 2 因子

第 3 因子 第 4 因子

Q1. 気力に満ちた

.944

-.024

-.234

.083

Q2. エネルギッシュな

.906

.125

.128

-.210

Q3. 活動的な

.881

.228

.286

-.186

Q4. 機敏な

.665

-.195

-.074

.278

Q5. 緊張した

.352

-.336

.146

.267

Q6. ゆったりした

-.030

.900

-.033

.122

Q7. 落ち着いた

.052

.898

.076

.000

Q8. くつろいだ

.203

.657

-.350

.199

Q9. 落ち着かない

.032

-.046

.865

.028

Q10. 気が休まらない

.017

-.072

.836

.071

Q11. 生気がない

.009

.057

-.056

.889

Q12. 無気力な

-.193

.360

.312

.645

Q13. 気分ののらない

.059

-.215

.332

.341
図 4 M1 から M8 条件毎の最適なモデルの WAIC.

デルを選択する．ベイズ回帰モデルの計算式を式 1 と式 2 に示した．

𝑦 ∼ 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (𝜇, 𝜎)
𝜇=𝛼+

𝑛
∑
𝑛=1

(1)

𝛽𝑛𝑉𝑛 + 𝑟 𝑠𝑎𝑚 𝑝𝑙𝑒 + 𝑟 𝑝𝑎𝑟 𝑡𝑖𝑐𝑖 𝑝𝑎𝑛𝑡 , 𝑛 ∈ 1...8(2)

5.1 の分析により選択された嗜好と関係性の強い脳波活動の12 特徴成分（図 3）に，因子分析により抽出された 4 つの主観的気分の因子を加えた，全 16 パラメータについて嗜好評価との関係を表現する最適なモデル構成を検討した．検討では，モデルの独立変数が 1 から 8 で構成される 8 条件のモデル構成それぞれに分析を行い，条件ごと嗜好評価推定において最適なモデルを構築した．各条件のモデルの詳細は下記に示す：

𝑀1 𝑝 = 𝑉1 𝑝
𝑀2 𝑝 = 𝑉1 𝑝 + 𝑉2 𝑝
𝑀3 𝑝 = 𝑉1 𝑝 + 𝑉2 𝑝 + 𝑉3 𝑝
図 3 飲用区間 (A，B 及び AB) 毎に嗜好と関係性の強い脳波活動の...
𝑀8 𝑝 = 𝑉1 𝑝 + 𝑉2 𝑝 + ... + 𝑉8 𝑝

特徴.

𝑀1 𝑝 から 𝑀8 𝑝 までは 1 から 8 つの独立変数を持つモデルで子，第 2 因子をリラックス因子，第 3 因子を気ぜわしさ因子，

ある．V は独立変数，p は飲用区間のインデックス．各モデル

第 4 因子を消極性因子と呼称する．

の WAIC を計算し，最適なモデルを選択した．

5. モデル分析

5. 3 嗜好推定モデル
図 4 構築した 8 種類の条件毎の最適なモデルから算出された

5. 1 嗜好と関係する脳波活動あらかじめ各脳波主成分に対して単回帰分析を行い， WAIC

WAIC を示した．M2 以降の結果が安定になり，M6 が全体におを判定基準として最適なモデルパラメータの探索を行った結果，いて最適なモデルであることがわかった．すなわち，6 個の独飲用区間（A，B 及び AB）毎に嗜好評価と関係が強い 4 つの成立変数を有するモデル構成が嗜好評価を推定する上で妥当であ分が明らかになった（図 3）．

ることが分かる．
表 2 は M2 から M8 までの最適なモデル構成を示したもので

5. 2 嗜好評価を推定する数理モデルの構築
嗜好評価を推定可能な最適モデルを構築するため，5 つの飲ある．なお，M1 は他モデルに対して WAIC の値が大きく，そ料サンプルの嗜好評価の分布を正規分布に従う仮定に基づいたのモデル構造は嗜好評価に関する知見を適切に反映しているとベイズ回帰モデルの構築を実施し，WAIC の観点から最適なモ

考えられないため比較分析から除外した．モデル構成を比較し- 34 -—4—

リラックス因子，気ぜわしさ因子及び消極性因子である．次に，

表 2 M2 から M8 条件の最適なモデルの構成
タイプ

最適モデル

主成分分析により，各区間の脳波活動の主成分を抽出した．飲

Waic

M2

Fac1+Fac3

967.193用区間から最適な 4 つの主成分を選出し，モデル構築に使用しM3

Fac1+Fac3+A13

964.345た．区間 A は，A13（lower 𝛼 2 波）
，A6（𝜃 波），A11（lower 𝛼M4

Fac1+Fac2+Fac3+A13

963.6781 波）と A18（upper 𝛼 波）が選ばれた．区間 B は，B8（lower

M5

Fac1+Fac2+Fac3+A6+A13

963.913

M6

Fac1+Fac2+Fac3+A6+ A13+ A18

963.545

𝛼 2 波），B13（ 𝛽 波），B15（𝛾 波）と B4（𝜃 波）が選ばれた．

M7

Fac1+Fac2+Fac3+Fac4+ A6+ A13+ A18

965.064

M8

Fac1+Fac2+Fac3+Fac4+A6+A11+A13+A18 966.389

区間 AB は，AB12（lower 𝛼 2 波）
，AB18（ 𝛽 波）
，AB21（𝛾 波）と AB16（upper 𝛼 波）が選ばれた．その中，飲用区間にかかわらず，モデル比較で選ばれた最適な成分は lower 𝛼 2 波の第一成分である．更に，最も代表的な主成分の半分以上が第 1 成分
（黄色の部分が多い）であることがわかった．このような脳波
活動は，基本的に大脳基底核に由来するものであり，人間の感性と強く関連するものと言われている．これらの結果から，人は飲み物に対する嗜好評価がより主観的なものが影響していることを示している．同時に，前頭葉との反応（A6，A18，B4）も非常に興味深い．前頭葉の反応は，脳の認知処理に関連していることから，飲料に対する嗜好評価には，飲料情報に対する認知も関与していることを意味していると考えられる．
構築したモデル M3 から M8 までの各ベストモデルは全て「感情因子＋脳波活動の主成分」の組み合わせであることが確認できた．また選択された脳波活動の主成分はすべて味覚経験区
間（A）の脳波活動である．この結果から，主観的な評価と客観的な生理反応の両方を用いて構築したモデルがより優れてい

図 5 M6 の最適モデルを用いた嗜好評価の推定結果.

ることを示した．また，区間 A の脳波活動は区間 B と AB の脳波活動よりも有意に飲料の嗜好評価に影響しており，味覚のた結果，M2 以外のモデルは全て区間 A の主観評価因子＋脳波

認知は飲料が嚥下される前に形成されていることを示唆した．

活動主成分であることがわかった．したがって，主観評価と生最後に，モデル比較の結果では M6 が最適モデルとして選出

理反応の両方を用いたモデルは，主観評価や生理反応だけを用された．M6 は活発さ因子（Fac1），リラックス因子（Fac2），気いたモデルよりも優れていると言える．更に，区間 A の脳波活

ぜわしさ因子（Fac3），A6（前頭葉活動），A13（大脳基底核活動主成分で構築したモデルは，区間 B と AB の脳波活動主成分動），A18（前頭葉活動）で構成されている．A6，A13，A18 はで構築したモデルよりも優れていたことから，飲料の嗜好評価

情動や認知に関連する因子であるが，有意相関が認められず，

は，区間 A 中，またはその以前に形成される可能性が高いと考活動因子と不安因子のみが嗜好評価に有意相関が認められた．

えられる．M6 から選出した最適モデルは，活発さ因子（Fac1），

この結果から，飲料の嗜好評価は主観的な判断を重視している

リラックス因子（Fac2），気ぜわしさ因子（Fac3），A6（前頭葉ことを示唆している．

活動），A13（大脳基底核活動），A18（前頭葉活動）で構成され

7. ま と めている．
最後に，M6 を用いて参加者の嗜好評価を推定した．図 5 に

本研究では，人間の代わりにアームロボットを用いて一連の示したように，X 軸は参加者の実際の回答，Y 軸は M6 によっ

飲料摂取動作を行うことで，人の感性価値に影響を与えることて推定された結果である．推定された結果が実際の回答と一致

なく，心理的反応と生理的反応を同時に測定した．この方法でするほど，45 度の対角線上に集中する．その結果，M6 は参加収集した主観評価と脳波活動を用い，飲料の嗜好評価の推定モ

者の嗜好評価を基本的に正確に推定していることがわかった．

デルを構築した．その結果，脳波と嗜好評価との関係はこれま

6. 考での研究と同様な結果を得られた．この結果により，我々の測察定方法で収集したデータの信憑性が高いことを証明できた．更

本研究では，主観的な反応（感情評価）と客観的な生理反応に，我々の推定モデルでは，主観評価と脳波活動を用いたモデ（脳波活動）を用いて，飲料の嗜好評価を推定するベイズ数理モ

ルの推定能力が，主観評価のみを用いたモデルよりも高いこと

デルを構築した．また，嗜好評価を推定する上で，異なる 3 つも示された．この結果から，心理的反応と生理的反応の両方がの飲用区間 (A，B 及び AB）における嚥下前後の脳波活動を比評価結果に影響を与え，人の感性的価値観を反映していること較した．更に，最適なモデルを用いて，様々な要因が嗜好評価を証明している．今後は，実験データを増やし，モデルの最適に与える影響を分析した．最初の結果では，因子分析により，化を進めていく予定である．

感情評価に関する 4 つの因子を得た．それらは，活発さ因子，- 35 -—5—文

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