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

信学技報
IEICE Technical Report
LOIS2021-41(2022-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

ウェアラブルデバイスを活用したストレスアウェアサービスの実現可能性評価
佐賀 雅樹†

大薗 隼人†陳思楠†

中村 匡秀†,††† 神戸大学 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町 1-1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1
E-mail: †{saga,ozono,chensinan}@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

ウェアラブル技術の進化によって，装着型の機器を用いてユーザのストレスを数値として手軽かつ継続的に測定できるようになっている．これにより，ユーザにストレスを気付かせ，その場その時のストレスの状況に応じて，適切な対処法やコンテンツを提供するストレスアウェアサービスの実現が期待される．本稿では，実用的なスト
レスアウェアサービスが実現可能かを検証することを目的とし，ウェアラブルデバイスから得られるストレスデータとライフログを統合的に分析する．評価実験として，GARMIN vivosmart4 によるストレスデータ計測と，7 種類の生活行動を記録する実験を行った．その結果，本人が自覚しているいくつかの生活行動については，実際のストレス
データによってそのまま説明することができた．その一方で，高いストレスデータの値を示した生活行動の中には，本人が意識していないものがいくつか発見された．これによって，本人が自覚していないストレッサーをウェアラブ
ルデバイスによって特定することが出来ることがわかった．また，ストレスとなる生活行動にも個人差があることが
分かった．
キーワード

ストレス，ウェアラブルデバイス，生活行動，ライフログ，実現可能性評価

An Empirical Study on Feasibility of Stress-Aware Services
Using Wearable Devices
Masaki SAGA† , Hayato OZONO† , Sinan CHEN† , and Masahide NAKAMURA†,††† Kobe University Rokkodai-cho 1-1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657-8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan
E-mail: †{saga,ozono,chensinan}@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract The evolution of wearable technology allows us to measure stress in daily life as numerical data. Using
the technology, we aim to achieve stress-aware services, which make users aware of their stress and provide themwith appropriate resolutions and contents. In this paper, we analyze stress data obtained from wearable devices
and life logs in an integrated manner, in order to verify if a practical stress-aware service is feasible. We conduct anexperiment where subjects measure stress data by GARMIN vivosmart4 and record seven kinds of activities in dailyliving. As a result, some activities that the subjects think stressful were directly explained by the actual stress data.
On the other hand, some activities that showed high stress values were found to be unconscious. This indicates thatthe wearable device can be used to identify stressors that the individual is not aware of. In addition, we found that
there are individual diﬀerences in lifestyle behaviors that cause stress.
Key words stress, wearable device, activities of daily living, life logs, feasibility study
活様式の変化は，人々のストレスをより増加させる要因となっ1. は じ め にている．一般的にストレスへの対処はセルフケア，すなわち，現代社会は「ストレス社会」と言われるほど現代人は多くの自分のストレスに気づき，自分に合った方法でストレスを解消

ストレスを抱えながら生活している．昨今のコロナ禍による生することが基本とされている．しかしながら，全ての人がスト

-7-

—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2022 by IEICE

ときに生じる生体的な緊張・反応のことである [4] [5]．このこ

レスに対するセルフケアを上手く行えているわけではない．
一方で，昨今のウェアラブル技術の進化によって，装着型のとはストレス反応と呼ばれることが多く，普段我々が「ストレ機器を用いて日常的なストレスを数値として手軽かつ継続的にス」と言っているものは，「心理・社会的ストレッサー」のこと

測定できるようになっている．この技術を用いれば，ユーザにを指している場合が多い．

ストレスを気付かせ，その場その時のストレスの状況に応じて，ストレッサーによって引き起こされるストレス反応は，心理

適切な対処法やコンテンツを提供する，新たなサービスを実現

面，身体面，行動面の３つに分けることが出来ると考えられてできる可能性がある．我々はこのようなサービスをストレスアいる [6]．心理面でのストレス反応には，活気の低下，イライ
ラ，不安，抑うつ等がある．身体面でのストレス反応には，体ウェアサービスと呼ぶ．
ストレスアウェアサービスは，ストレスに特化したコンテ（や節々）の痛み，肩こり，目の疲れ，動悸や息切れ，食欲低キストアウェアサービス [1] [2] 考えることができるが，これま下．便秘や下痢，不眠等のさまざまな症状がある．行動面でのでストレスアウェアサービスの研究はほとんど見当たらない．

ストレス反応には，飲酒量や喫煙量の増加，仕事でのミスや事

ウェアラブルデバイスから得られるストレスレベルのデータに故の増加等がある．ストレッサーに対する適切な対処行動がとよって，我々が目指すストレスアウェアサービスが実現可能なれない時やそれが効果的でない場合には，このようなストレスのかも十分に検証されていない．

反応が継続し，ストレス障害と呼ばれる様々な障害や疾病へとそこで本研究では，ウェアラブルデバイスを活用したストレ

進んでいく可能性がある．
ストレスへの対処は基本的にセルフケアに頼るところが大きスアウェアサービスの実現可能性を評価することを目的とし，く，自分に合ったストレス処法を自ら実践することが求められ

以下の 2 つの問いを実験によって検証・考察する：

RQ1： ウェアラブルデバイスから得られるストレスデータ

る．しかしながら，自分のストレスを自覚していない，自分には，実際の生活行動で引き起こされるストレスにどこまで追従合った対処法が見つけられない等により，全ての人がうまく対するのか？

処できているわけではない．

2. 2 ウェアラブルデバイスによるストレス測定

RQ2： 計測されるストレスとその原因は個人によって異なウェアラブルデバイスとは，手首や腕，頭などに装着するコるのか？
アプローチとして，実験の協力者にストレス計測が可能なンピューターデバイスである．

ウェアラブルデバイス GARMIN vivosmart4 [3] を一定期間装ウェアラブルデバイスの用途は幅広く，メールや通知チェッ

着し生活してもらう．同時に，日々の生活行動の開始時刻と所

ク等のスマートフォンの補助的な使い方の他に，ジョギング

要時間をライフログとして記録してもらう．得られたストレス

やスイミングなどといった運動を記録したり，心拍や脈拍，睡レベルの時系列データと，ライフログとを時刻で突合し，計測

眠時間等の情報を測定して蓄積し，健康維持に役立てたりと，されたストレスレベルと実際の生活行動との関連を実証的に分

様々な場面・領域で利用されている．
本 研 究 で は ，数 あ る ウ ェ ア ラ ブ ル デ バ イ ス の 中 か ら ，

析する．
評価実験として被験者 3 名に 1 か月間，GARMIN vivosmart4

GARMIN vivosmart4 [3] に 着 目 す る ．vivosmart4 は ，を装着してもらい，ライフログを記録してもらう実験を行った．

GARMIN 社が製造・販売する腕時計型のウェアラブルデバ

分析の結果，本人が自覚しているいくつかの生活行動についてイスであり，装着することで利用者のストレスレベルを計測可は，実際のストレスデータによってそのまま説明することがで能である．このストレスレベルは，ユーザの心拍の変動によってきた．その一方で，高いストレスデータの値を示した生活行動

計算され，0 から 100 の値をとる．より具体的には，vivosmart4の中には，本人が意識していないものがいくつか観測された．

によって計測される心拍の間隔をモニターし，変動が少ない

これによって，本人が自覚していないストレッサーをウェアラ（すなわち自律神経系による調整が効いていない）ほどストレ

ブルデバイスによって特定することが出来ることがわかった．

スレベルが高いと判断する [7]．vivosmart4 では，ストレスレ

また，計測されるストレスの原因は個人差があり，本人が自覚

ベルの他に，心拍，Body Battery，運動量，ステップ数，カロ

しているストレス原因と計測値の乖離についても違いが認めら

リー，睡眠等のさまざまなデータを測定できる．

vivosmart4 で計測されたデータは，ユーザのスマートフォン

れた．

2. 準

上のアプリ GARMIN Connect と連動してクラウドに送信さ備れる．ユーザは，自らのストレスレベルの現在値や時系列変化

2. 1 現代社会におけるストレス

を GARMIN Connect で確認できる．また，GARMIN 社が提現代社会は，経済的に豊かになり，科学技術も高度に発達し，供する API を活用することで，ユーザの認証認可のもとクラより便利で快適な生活が実現している．その一方で，「ストレウド内のデータを別のアプリケーションでも活用することがでス社会」とも言われるほど，現代人は多くのストレスを抱えなきる．

がら生活している．また，現在のコロナ禍による生活様式の変2. 3 ストレスアウェアサービスへの期待化もまた，ストレスを増加させる要因となっている．ストレス

vivosmart4 のようなウェアラブルデバイスの登場によって，とは，あるストレッサー（ストレスの原因となるような，ここ

ストレスを手軽かつ継続的に測定できるようになると，その場ろや体にかかる外部からの刺激や要求等）に対応しようとする

その時のストレス状況に応じて，適切な対処法やコンテンツを

-8-

—2—

ユーザに提供する，新たなサービスを実現できる可能性がある．
我々はこのようなサービスを，ストレスアウェアサービスと呼ぶ．ストレスアウェアサービスは，ストレスという状況に特化したコンテキストアウェアサービス [1] [2] の一種と考えることができる．しかしながら，長年のコンテキストアウェアサービ
スの歴史の中でも，ストレスアウェアサービスの研究はほとん
ど見当たらない．

vivosmart4 には，高いストレスレベルを検知した際に，振動でそのことをユーザに知らせ，深呼吸してリラックスするよう促す機能がある．これはストレスアウェアサービスの 1 つであ

図 1 vivosmart4 を装着している様子

るが，どのユーザに対しても画一的な対処法を示しているに過ぎない．我々が目指すストレスアウェアサービスは，中長期的なストレスレベルの見守りを通して，ユーザ一人一人がどのような場面でストレス（反応）が多く表れるのかを分析し，効率よく的確にストレッサーを対処できるようなサービスである．
ユーザが意識していないようなストレスを気づかせ，様々なコンテンツやリソース，外部サービスと連携して，自分に合った
ストレス対処法へつなげていくことが狙いである．
このようなストレスアウェアサービスが実現すれば，現在のるのか？

RQ に答えるためのアプローチとして，GARMIN vivosmart4から得られるストレスレベルの時系列データと，毎日の生活行動を記録したライフログとを時刻で突合し，計測されたストレスレベルと実際の生活行動との関連を実証的に分析する．より
具体的には，２つの問い（RQ1，RQ2）に対してそれぞれ以下の２つのアプローチ（A1，A2）を行う．

3. 2 A1：ストレスデータとライフログの統合分析

ストレス社会にも上手く適応出来，ストレス障害のリスクを最小限にとどめ，心身ともに健康で快適な日常生活を送ることが出来るようになるのではないかと考えた．

RQ1 に対するアプローチとして，被験者に vivosmart4 を装着して一定期間生活してもらい，その間の生活行動をライフロ
グとして記録してもらう．得られたストレスレベルの時系列

2. 4 本研究のスコープ
ストレスアウェアサービスの実現のためには，ウェアラブル
デバイスから得られるストレスレベルのデータがどの程度信頼データとライフログデータを時刻で突合し，統合的に分析する．
具体的には，以下の 3 つのステップを行う．

Step1: ストレスデータの取得できるのかを検証する必要がある．一般的に我々は，日常生活において様々な生活行動を行い，その中で大小さまざまなスト
レスを受ける．そのような生活行動とストレスとの関係が数値としてきちんと現れるのか，十分に検証されていない．また，本人が自覚しているストレスフルな生活行動が，どの程度のス
トレスの強さやタイミングで現れるのかも不明である．さらには，同じ生活行動でも，ストレスの度合いにどの程度個人差があるのかといったことも興味深い．
そこで本研究では，ウェアラブルデバイスを長期間装着してストレスレベルのデータを蓄積して，実際の生活行動におけるストレスにどこまで追従しているのかを分析・評価する．これによって，ウェアラブルデバイスを活用したストレスアウェア
サービスの実現可能性を評価することを目指す．

被験者に GARMIN vivosmart4 を装着してもらいストレス
データを測定する．図 1 に装着している様子を示す．vivos-

mart4 は一度充電すると，約 1 週間は充電せずに運用可能である．被験者には，入浴時や充電時を除き，vivosmart4 を装着し続けてもらう．また，被験者が好きなタイミングでスマートフォン上のアプリ GARMIN Connect を起動してもらう．これにより，計測したデータをクラウドにアップロードするとともに，被験者自身も自分のストレスの確認を行える．

2. 2 で述べたように，vivosmart4 によるストレスレベル計測
は，心拍変動に基づいて計測されるものであり，装着者のその時のストレスの値を 0 から 100 の数値によって表す．GARMIN

Connect において各計測値にはユーザ ID とタイムスタンプが付与され，時系列データとして記録・管理される．

3. ウェアラブルデバイスを活用した
ストレスアウェアサービスの実現可能性評価

図 2 に Garmin Connect のストレスレベル表示画面を示す．
画面上部には現在のストレスレベルが表示されている．続いてその下には，ストレスレベルの 4 段階（休息，低，中，高）の総

3. 1 目的とアプローチ
本研究の目的は，ウェアラブルデバイスから得られるストレスデータによって，実用的なストレスアウェアサービスが実現可能かを検証することを目的とする．具体的には，以下の 2 つの問い（RQ1，RQ2）を実験によって検証する．

RQ1： ウェアラブルデバイスから得られるストレスデータ
は，実際の生活行動で引き起こされるストレスにどこまで追従するのか？

RQ2： 計測されるストレスとその原因は個人によって異な和時間が示されている．最後のグラフは，ストレスレベルデー
タを時系列で可視化したものであり，横軸が時刻，縦軸がスト
レスレベルとなっている．
また，クラウド内に保存されたストレスデータを効率的に取得するために，Node.js の garmin-connect ライブラリ [8] を利用して，ユーザのストレスデータを取得する Web-API を開発した．GARMIN Connect に登録した e メールアドレス，パス
ワード，取得したい日付を入力すると，Web-API が GARMIN

-9-

—3—

図 3 ライフログの例

時刻で突合することにより，ストレスレベルの高い時刻におおよそどのような生活行動をとっていたかが明らかとなる．この例では，10 時半から 16 時にかけて行った「勉強」に対して，恒常的なストレスがかかっていることがわかる．また，18 時半
からの趣味の前半や 22 時からの自由時間においてもストレスが観測されている．

図 2 GARMIN Connect によるストレスレベルの確認画面

このようなストレスデータとライフログの突合を実験期間の全日程について行う．その後，7 種類の生活行動それぞれに対Connect からデータを抽出し，結果を JSON 形式で返す．
Step2: ライフログの記録

して，ストレス値の平均値，標準偏差，最大値，最小値を求め，次に，被験者にライフログを手動で記録してもらう．ここで箱ひげ図を作成する．これによって，各生活行動に対するストのライフログとは，日常生活でのおおまかな生活行動の開始とレス値の特徴を分析する．さらに，異なる生活行動には異なる

所要時間を記録してもらうことである．今回は研究室のメンストレスがかかるかどうかを検証するために，生活行動間のス

バーに実験協力を依頼した経緯から，一般的な大学生が日常的

トレスデータの検定を行う．

に行う以下の 7 つの生活行動を記録してもらう：勉強，仕事，3. 3 A2: ストレスの個人差分析

趣味，買い物，睡眠，移動, その他．記録の負担を軽減するため

RQ2 に対するアプローチとして，A1 で行った Step1 からに，生活行動の開始時刻と所要時間は，おおよそ 30 分の精度

Step3 を複数の被験者に実施してもらい，被験者間で個人差がで記録してもらうことにする．

あるのかを分析する．

例として，ある被験者が 2021 年 12 月 21 日に実際に記録しまず，各被験者に対して A1 の Step1〜Step3 を実施してもたライフログを図 3 に示す．一番左の列からそれぞれ，開始時

らい，生活行動毎のストレス値の平均値，標準偏差，最大値，刻，生活行動の種類，所要時間を記録している．

最小値を求めて箱ひげ図を作成する．これにより，各被験者のStep3: ストレスデータとライフログの統合分析

ストレスに影響を与える生活行動の特徴を分析する．次に，被得られたストレスデータとライフログを時刻で突合し，統合

験者間でストレス原因となる生活行動があるかを分析する．

分析を行う．まず，実験期間中の任意の日付 d について，Step1

またそれに加えて，各被験者に簡単な聞き取り調査を行い，で取得したストレスデータから日付 d のデータを抽出する．次自身が実際の生活行動の中でストレッサーだと感じていることに，Step2 で記録した日付 d のライフログを参照し，7 種類のとウェアラブルセンサから得られるストレスデータとの間に差

生活行動それぞれの時刻を割り出し，対応する時刻のストレス

異はないのかを調査する．

データと突合する．これによって，この被験者がどのような生

4. 実

活行動を行ったときに，どれだけのストレスがかかっていたの験

4. 1 実験の設定

かを対応付けることができる．
図 4 にある被験者の 2021 年 12 月 21 日のデータを可視化し3. で述べた 2 つのアプローチ A1, A2 について，被験者実験たものを示す．図の上半分は，図 3 のライフログを帯グラフを行った．A1 は大学生 1 名（被験者 S1 とする．20 代・男性）

で可視化したものである．図の下半分は，同じ被験者が同日にが参加し，A2 には学生 S1 に加えて，大学院生 1 名（被験者vivosmart4 で計測したストレスレベルの時系列データである．

S2 とする．20 代・男性）および学術研究員 1 名 (被験者 S3 と- 10 -—4—

図4

ライフログとストレスデータの突合する．20 代・男性) の合計 3 名が参加した．実験期間は，2021

なっていることが分かる．一方で，「移動」を除くと，ストレス

年 12 月 1 日〜2021 年 12 月 31 日の 1 か月である．その間，各値の最大値が最も大きく，平均値，中央値も 2 番目に大きいの被験者は vivosmart4 を装着し，ストレスデータを継続的に計は，「趣味」を行っている時であった．被験者 S1 の趣味は主に測するとともに，ライフログの記録を行った．

スポーツ観戦であり，これが気分転換や気晴らしになっていてvivosmart4 のストレスデータは 3 分に 1 サンプルの頻度でストレスには感じていなかったため，この結果は予想を反した

周期的に記録されるため，理想的には 31 日間で最大 14,880 点ものであった．また本人がストレスと思っていた「勉強」が仕(=20 点/時間 × 24 時間 × 31 日) のデータサンプルが取得で事や趣味ほど高くなかったことも意外であった．
表の下部に箱ひげ図を示す．これより，「睡眠」のストレスきる計算になる．

4. 2 実 験 結 果

値は突出して小さいことが分かる．一方で，「仕事」と「趣味」

A1 の結果と「買い物」は高いストレスに，「その他」と「勉強」は中程

3. 2 に従ってアプローチ A1 を実施した．被験者 S1 のライフ

度のストレッサーになっていることが分かったので，それぞれログにおける生活行動別のストレス値の統計を図 4. 2 に示す．

3 つと 2 つの間に有意な差があるのかを有意水準 0.05 の両側 t

ストレスレベルの値は通常 0〜100 の数値を取るが，測定不能検定の手法を用いて分析した．買い物に対して，仕事，趣味そな場合や測定エラーによりそれ以外の数値（-1,-2 など）を取る

れぞれの両側 t 検定による P 値は 0.00070，0.0032 となり，買ことがあったが，分析においてはそれらは削除して分析した．

い物と仕事，買い物と趣味の間には有意差が認められた．一方

また，ストレス値の分析結果は，平均値と標準偏差は小数第 3で，仕事と趣味の両側 t 検定による P 値は 0.87 となり有意水位まで，最大値と最小値は 0〜100 の整数でそれぞれ表した．

準を上回っているため，有意差はみられなかった．自由時間と被験者 S1 のデータから，「移動」を除く（この理由は 5. 節

勉強の両側 t 検定による P 値は 0.24 となり有意水準を上回っで述べる）と，「仕事」の期間のストレス値の平均値，中央値がているため，こちらも有意差はみられなかった．

ともに最も大きく，被験者 S1 が日常生活でストレスに感じてまた，表の中ほどの「最大データ数」は各生活行動の期間をいることを反映出来ている．また，ストレス値の平均値，中央100 ％充足する理想的なデータサンプル数，「欠損数」は実験時値，最小値が最も小さいのは「睡眠」であり，これは被験者 S1にエラー等で欠損したデータ数を表している．「欠損率」はそが睡眠中ストレスを感じることが少なく，十分に休養の時間にれらの比を表す．どの生活行動のデータも統計分析を行うには- 11 -—5—ࢫࢺࣞࢫࣞ࣋ࣝ ͨ͹ଠ ห‫ک‬
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23.559 17.308 19.334 22.975 24.347 18.734 21.496
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23.046 21.981 24.387 11.388 16.887 13.801 27.316
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図 6 被験者 S2 の生活行動別のストレスデータ

図 5 被験者 S1 の生活行動別のストレスデータ

十分なデータが収集できた．その一方で，移動や仕事，買い物のデータ欠損率が 5 割を超えてしまった．理由については次節で考察する．

A2 の結果次に，3. 2 に従ってアプローチ A2 を実施した．被験者 S2,
被験者 S3 のライフログにおける生活行動別のストレス値の統計を，それぞれ図 6，図 7 に示す．
被験者 S2 は「趣味」のストレスが最も高く，次に「買い物」

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が続く．
「勉強」
「仕事」は中程度のストレスになっており，被験者 S1 の傾向と異なっている．なお，「睡眠」が最も低いのは，



被験者 S1 と同様である．



被験者 S3 は，実験期間中「趣味」に費やした時間がなくデー

タが空であった．「仕事」のストレスが最も高く，続いて「勉強」「買い物」となる．他の 2 名と同様，「睡眠」のストレスが

最も低い結果となった．



3 名のストレスデータを比べると，被験者 S1,S3 が「仕事」にͨ͹ଠ

対して最も高いストレスを示したのに対し，被験者 S2 は「趣味」に対して最も高いストレスを示した．これらのことより，

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図 7 被験者 S3 の生活行動別のストレスデータ

ストレスに感じる生活行動には個人差があるといえる．
被験者 S2，S3 のストレスデータの欠損率も同様に，それぞ5. 考

れ以下の表の中ほどに示す．被験者 S3 の趣味を除き，どの生

察

活行動のデータも統計分析を行うには十分なデータが収集でき

5. 1 RQ1, RQ2 の考察た．一方で，被験者 S2 の趣味，被験者 S3 の買い物や移動で実験結果に基づき，3. 1 における RQ1 を考察する．被験者

は，欠損率が 5 割を超えており，非常に高くなってしまっていS1 は自身の生活行動において，「仕事」や「勉強」が高ストレることが分かる．さらに，図 4. 2 と合わせると，「移動」のデー

ス，「趣味」「買い物」は中ストレス，「睡眠」は低ストレスであタの欠損率は被験者 S1 は 54 ％台，被験者 S2 は 46 ％台，被ると考えていた．実験の結果から，「仕事」と「睡眠」について

験者 S3 は 56 ％台と 3 人とも非常に高くなった．この理由につは，想定通りのストレスレベルが計測された．一方で，「趣味」

いては，次節で考察する．

が想像以上に高い数値だったこと，「勉強」が思ったより高くな- 12 -—6—

かったことがわかった．これらのことから，ウェアラブルデバとができた．その一方で，高いストレスデータの値を示した生イスによるストレスデータは，本人が自覚しているストレスに活行動の中には，本人が意識していないものがいくつか発見

完全に追従することはなかった．しかしながら，本人が気づいされた．これによって，本人が自覚していないストレッサーをてストレッサーを定量的に見つけ出すことができる点では，ス

ウェアラブルデバイスによって特定することが出来ることがわ

トレスデータの計測は非常に有用であると考える．

かった．また，ストレスとなる生活行動にも個人差があること

次に，RQ2 を考察する．実験後，各被験者に対して簡単な聞が分かった．

き取り調査を行った．まず，被験者 S2 は，「勉強」に対して最

今後の課題としては，より細粒度なデータ計測を行ってさらも大きなストレスを，「睡眠」に対して最も小さいストレスをそなる分析・検証を深めることや，より詳細で正確なライフログ

れぞれ感じていた．睡眠についてはデータで説明できるが，「勉を簡便に記録する手法を検討していきたい．
謝辞

強」が思った以上に高いデータを示さなかった．一方で，「趣本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP19K02973，

味」を行っている時には大きなストレッサーになっているとは

JP18H03242,

思わず，データを見て非常に驚いていた．本人の自覚とデータ

JP20K11059, JP20H04014, JP20H05706 および，立石科学

が異なる生活行動が存在するのは，被験者 S1 の結果と同様であ

技術振興財団の研究助成を受けて行われている．

る．次に，被験者 S3 は「仕事」が最も大きなストレッサーで，「睡眠」が最も小さなストレッサーになっていると考えており，
これはデータが説明する通りの結果となった．一方で，「勉強」
や「買い物」は仕事ほどストレスに感じていない結果になった．
これらのことから，計測されるストレスの原因は個人によって差があり，実生活においてストレッサーだと考えているもの
がストレス計測に確かに反映されるか否かについても個人によって差があると考えられる．

5. 2 手法の限界
4. 2 において「移動」を除外したのは，今回ライフログの時
刻を 30 分精度で記録していたことによる．実験中のほとんどの移動が 30 分以内に完了したため，同じ 30 分内に別の生活行
動も混在してしまうため，扱いが難しくなったからである．
さらに，vivosmart4 によるストレス計測は，体が激しく動く場合に正確に計測できないという技術的な限界がある．したがって，移動中はデータの欠損が大きくなるという問題がある．
被験者によって「仕事」や「買い物」，「趣味」のデータ欠損が大きくなったのも，同様の問題からである．
また，「その他」については，残り 6 種類のどれにも当てはまらない行動が含まれる．よって，被験者によって異なる様々な生活行動が含まれるため，今回詳細な分析を行えなかった．
今後，ストレスアウェアサービスの実現に向けて，より細粒度なデータ収集を行いたい．例えば，生活行動の種類分けをよJP18H03342,

文

JP19H04154,

献[1] R. Alharthi, R. Alharthi, B. Guthier, and A. El Saddik,“Casp: context-aware stress prediction system,” Multimedia Tools and Applications, vol.78, no.7, pp.9011–9031,
2019.
[2] S. Chen, S. Saiki, and M. Nakamura, “Recognizing ﬁnegrained home contexts using multiple cognitive apis,” 2019
International Conference on Cyber-Enabled Distributed
Computing and Knowledge Discovery (CyberC)IEEE,
pp.360–366 2019.
[3] GARMIN, “vivosmart 4,” https://www.garmin.com/en-U
S/p/605739. (accessed on 6 February 2022).
[4] H.-G. Kim, E.-J. Cheon, D.-S. Bai, Y.H. Lee, and B.-H.
Koo, “Stress and heart rate variability: a meta-analysis andreview of the literature,” Psychiatry investigation, vol.15,
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[5] L.A. Cacha, R.R. Poznanski, A.Z. Latif, and T.M. Ariﬀ,“Psychophysiology of chronic stress: An example of mindbody interaction,” NeuroQuantology, vol.17, no.7, pp.53–
63, 2019.
[6] J.F. Brosschot, B. Verkuil, and J.F. Thayer, “Generalized
unsafety theory of stress: Unsafe environments and conditions, and the default stress response,” International journalof environmental research and public health, vol.15, no.3,
p.464, 2018.
[7] GARMIN, “What is the stress level feature on my garmin
watch?,” https://support.garmin.com/en-US/?faq=WT9B
mhjacO4ZpxbCc0EKn9. (accessed on 6 February 2022).
[8] O. Bernberg, “npm garmin-connect,” https://www.npmj
s.com/package/garmin-connect. (accessed on 6 February2022).

り細分化したり，30 分の精度で記録していたライフログの時刻の区切りをより短い間隔にしたりすることが考えられる．これらは今後の課題としたい．

6. ま と め
本研究は，ストレスアウェアサービスの実現可能性を評価することを目的として，ウェアラブルデバイスから得られるスト
レスデータが実際の生活行動におけるストレスにどこまで追従しているのかを実験的に評価した．具体的には，GARMIN

vivosmart4 で計測したストレスデータと個人が手動で記録するライフログとを時刻で突合し，統合的に分析することによって，それぞれの生活行動とストレスデータとの関係を分析・評価した．その結果，本人が自覚しているいくつかの生活行動については，実際のストレスデータによってそのまま説明するこ- 13 -—7—