配信先︓⽂部科学記者会、科学記者会、千葉県政記者クラブ、PR TIMES

ニュースリリース
２０２３年３⽉２８⽇
国⽴⼤学法⼈千葉⼤学

こころの状態を推定できる⾮接触型環境センサの実⽤化に⼀歩〜ストレスが少なく集中しやすい環境設計システムの発展に期待〜
千葉⼤学⼤学院融合理⼯学府博⼠前期課程２年の紅林勲⽒と統合情報センターの⼩室信喜准教授、⼤学院⼯学研究院の平井経太准教授、関屋⼤雄教授は、⼤学院⼈⽂科学研究院の⼀川誠教授（⼭⼝⼤学時間学研究所客員教授）とともに、⼈間の認知機能に影響を及ぼしうる室内環境データ（温湿度やにおい、照度、⾳量、CO2 濃度、微粒⼦、気圧など）を取得するセンサネットワークシステムおよびそれらの環境データと時間情報から、その環境内にいる⼈間のこころの状態（情動状態注 1））を推定するシステムを開発し、環境データのみを⽤いてその環境にいる⼈の 4 種類の情動状態（ストレス度、覚醒度注２）、疲労度、快適度）の状態を⾼い精度で推定することに成功しました（図１）。本成果は、ストレスの少ない環境や集中しやすい環境の設計、メンタルヘルスの評価などに幅広く応⽤できることが期待されます。
本研究成果は、国際科学誌 Internet of Things で 2 ⽉ 25 ⽇に公開されました。

図1

本研究成果である情動推定システムの仕組み。環境データと時間情報のみを⽤いて⼈の情動状態を推定することができる。

■研究の背景︓情動状態推定における課題
学習・労働環境が⼤きく変化しつつある現代社会／社会情勢において、メンタルヘルス対策、学習・労働の作業効率化、⼈為的作業ミス対策として、ストレスや疲労感、快適感、感情的覚醒度などの⼈間の情動状態の把握と環境改善が重要です。⼼理学や認知科学で⽤いられてきた実験データやアンケート等の⼿法で得た情動状態の把握は⼼理特性の主観的な解明には効果的ですが、客観的に解明するには不向きです。他⽅、体温や⼼拍数等の⽣体データ・⼼理指標と情動状態との対応を解析する研究は、客観的かつ⾼精度で情動状態を推定できますが、⼈体に取り付ける接触型センサを⽤いるため、私たちの⽣活に浸透させるには⼤きな障害となります。
これらの経緯から研究グループは、客観的かつ⾮侵襲的な⼿法で情動状態を推定するシステムを開発し、80 パーセント以上の精度で情動状態を推定することに成功しましたが、実⽤化に向けてさらなる精度向上が求められていました。

■研究成果︓⾮接触型環境センサ注３）による情動状態推定
本研究では、⾮接触型環境センサデータのみを⽤いて⼈間の情動状態を⾼精度で推定するシステムを開発しました。まず、⼈の認知機能に影響を与えうる室内環境データ（温度、湿度、照度、光⾊、におい、⾳、CO2 濃度、微粒⼦、気圧など）、⽣体センサ注 4）から得られる⽣理的データ（⽪膚体温、⼼拍）に基づく情報状態（覚醒度、感情価注５））、および時間情報を総合的に収集し、これらを紐づけます。時間情報を加えることによって、⽣活リズムや室内環境の変化の割合をとらえることができるようになり、これが推定精度の向上につながります。この収集データをもとに、⽣体センサから得られる⽣理的データに基づく情動状態を正解ラベルとして与え、教師あり機械学習注 6）によって環境デー
タと時間情報から得られる情動状態の推定精度を上げていきます。これにより、本システムでは接触型である⽣体センサを使うことなく環境データと時間情報のみを⽤いて情動状態を⾼精
図 2 センサの種類数に対する推定精度を表したグラフ。〇は平均値。⼈間の(図 2) 認知機能に影響を及ぼしうる環境センサに加えて時間情報を⽤度で推定できるようになりました。
いることによって平均で 90 パーセントの精度で推定可能。
実験では、2LDK の室内で 3 泊 4 ⽇⽣活する6 名（男性 3 名・⼥性 3 名）を対象に、本システムを⽤いて⼈間の認知機能に影響を与えうる室内環境と時間情報に関するデータのみから個⼈の情動状態（ストレスや覚醒度、疲労度、快適度の状態）を推定しました。その結果、約 90 パーセントの精度で情動状態を推定できることに成功しました（図２）。この結果より本システムでは、⾮接触型センサのみを⽤いて、従来の⽣体センサによる⼿法にも劣らない精度を達成できたと⾔えます。
■今後の展望本研究成果は、⼈間の認知機能に影響を及ぼしうる環境データのみを⽤いて情動状態を推定できることを⽰唆しています。⾮接触型環境センシングデータのみ⽤いて⾼い精度で客観的に情動状態を推定できることから、客観的視点でメンタルヘルスをモニタリング可能な⽣活環境を提供できるようになることに加え、ストレスが少なく集中しやすい労働環境、学習環境、運転環境をサポートするシステムの開発が進展し、タイムパフォーマンスを意識した労働など新たな働き⽅につながると期待できます。
■研究プロジェクトについて
本研究は以下の⽀援を受けて実施されました。
・NEDO 官⺠による若⼿研究者発掘⽀援事業 マッチングサポートフェーズ「学習・労働⽀援のための⾮接触センサビッグデータを⽤いた⼼的状態推定システムの開発」■論⽂情報
タイトル︓Mental-state Estimation Model with Time-Series Environmental Data regarding CognitiveFunction
著者︓Isao Kurebayashi, Koshiro Maeda, Nobuyoshi Komuro, Keita Hirai, Hiroo Sekiya, Makoto Ichikawa
雑誌名︓Internet of Things
DOI︓https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100730■参考論⽂情報 (先⾏研究)
タイトル︓Predicting individual emotion from perception-based non-contact sensor big data
著者︓Nobuyoshi Komuro, Tomoki Hashiguchi, Keita Hirai, Makoto Ichikawa
雑誌名︓Scientific Reports
DOI︓https://doi.org/10.1038/s41598-021-81958-2

■⽤語解説注 1）情動状態︓ここでは、ストレス度、覚醒度、疲労度、快適度を総称して情動状態と呼ぶ。従来研究では、⽣体センサデータ（⼼拍数や⽪膚体温の変化）から、交感神経と副交感神経のバランスを解析することによって、覚醒度、感情価を求めるような研究が⾏われている。
注 2）覚醒度︓興奮状態・集中状態の度合い。
注 3）⾮接触型環境センサ︓温度計や湿度計のように、⼈の体に⾝に着けることなく環境データを計測する機器。
本研究では、温度、湿度、照度、照明⾊、におい、⾳など、⼈間に知覚に関わる環境データを計測した。
注 4）⽣体センサ︓被験者に装着して体温や⼼拍数を計測する機器。本研究ではスマートウォッチを使⽤し、計測した脈拍数と⽪膚体温から情動状態が得られた。
注 5）感情価︓快、不快状態の度合い。
注６）教師あり機械学習︓既知である⼊⼒データと出⼒データを機械学習アルゴリズムにあらかじめ与えることで、それらを正解データとして⽤い、データ解析・処理を実現する AI（⼈⼯知能）技術。
＜本研究に関するお問い合わせ＞千葉⼤学統合情報センター 准教授 ⼩室 信喜
TEL︓043-290-3544 メール︓kmr@faculty.chiba-u.jp
研究室ウェブページ︓http://www.tj.chiba-u.jp/~komuro/＜広報に関するお問い合わせ＞千葉⼤学広報室
TEL︓043-290-2018 メール︓koho-press@chiba-u.jp