DEIM Forum 2016 G5-1

協調型ヘルスケア-規則正しい睡眠による日中の生産性向上飯島 聡美†

酒井 哲也†† 早稲田大学大学院 基幹理工学研究科情報理工学専攻 〒 169–0072 新宿区大久保 3–4–1 63 号館 5-504
E-mail: satomi.i@fuji.waseda.jp, tetsuyasakai@acm.org
あらまし

多くの人が，健康的な生活は理想的だと思っていながらも，日々の仕事に追われてなかなか実践できないでいる．しかし，規則正しい睡眠は体内サイクルを整え，日中の眠気を防ぐと言われており，最終的には深夜帯に作業するよりも効率が上がると考えられる．そこで本研究では，日中の眠気などの睡眠習慣を可視化し，グループ内で協力して規則正しい睡眠へのモチベーションを上げる，維持することを目指す．本実験システムでは，ユーザは日中，

90 分に一度眠気の度合いを入力し，その眠気に応じてシステム内で花を育てる．実験を通して，グループ内でメンバーの花を共有することで協調の効果があることが分かった．
キーワード

HCI, ヘルスケア, コラボレーティブヘルスケア, ゲーミフィケーション
ト，距離，時間などを共有する runkeeper（注 9） や Human（注 10）

1. 研 究 背 景などである．これらはどちらも，周りの人の活動量を可視化す

スマートフォンやウェアラブルデバイスを用いたヘルスケアアることで，ユーザ本人のエクササイズへのモチベーションを上

プリケーションが急激に増えている．その内容もかなり多岐に渡げることを目的としている．しかし，睡眠に関するグループ内

る．例えば睡眠状態のトラッキングをする Sleep Cycle（注 1），歩での情報共有アプリケーションといったものは今まで存在しな数やランニングなどのアクティビティのロギングをする Health

かった．睡眠に関する大きな問題としては，規則正しく睡眠をKit（注 2），女性の月経や基礎体温の記録をするルナルナ 体温ノー取るために必要な要素を理解しているのにも関わらず，日常生

ト（注 3），食べたものの内容，カロリー，栄養バランスの管理を活に溢れる誘惑に負けて，実際の行動が伴わないことが多いこするあすけんダイエット（注 4）などがある．更に，あまり知らとが挙げられる．例えば遅い時間に夜食を食べてしまったり，れていないところでは，低気圧による頭痛を予報する頭痛ー

夜更かしして趣味の時間を作ってしまう，などである．チーム

る

（注 5）

のようなアプリも存在する．スマートフォンのシェア

内での協調により，規則正しい睡眠を取るモチベーションを高を大きく占める Apple と Google の承認済みアプリケーション

め，維持することができるようになるのではないかと考えた．

サイトを見ても，アプリケーションの分類に用いられる各 24,

27 カテゴリの中に「Health & Fitness」というカテゴリが存在

2. 関 連 研 究する（注 6）（注 7）．また，医師によるアプリの評価を発信する Web

2. 1 モチベーションの設計

サイト，iMedicalApps（注 8） などもあり，ヘルスケアアプリケー

Ludden らは小学校の教師を対象に，継続的に教材を使うモ

ションの注目度が上がっていることが伺える．

チベーションを設計する試みで，様々なメタファーを用いた [1]．

そんな中，ユーザ同士でセンサから取得されたデータを共有

彼らは，メタファーには本来の目的である題材との関連度と，し，グループ内でモチベーションを高めながらヘルスケアに取ゲーミフィケーションとしての楽しさの二軸あるとしている．

り組むといったアプリケーションが登場してきた．走ったルー

そして，どの程度のバランスでそれらを取り入れるのが良いのか調べるために，パイロットスタディでユーザーアンケートを行っている．この際，3 種類のメタファーが用意された．1 つ（注 1）：http://www.sleepcycle.com/（2016 年 1 月 7 日訪問)
（注 2）：http://www.applehealthkit.com/（2016 年 1 月 7 日訪問)

目は，教材を意識した本棚のようなデザインで，教材のチャプ（注 3）：https://itunes.apple.com/jp/app/runaruna-ti-wennoto-ji-chu/

ターごとに一冊の本を読み進める形式になっているものであ

id641423096?mt=8（2016 年 1 月 7 日訪問)

る．2 つ目は，達成感に働きかけるために，教材のチャプター（注 4）：https://itunes.apple.com/jp/app/id687287242（2016 年 1 月 7をりんごに見立て，完了されたチャプターのりんごをもぎとっ日訪問)（注 5）：https://itunes.apple.com/jp/app/tou-tong-ru-qi-ya-yu-baode/ていくデザインになっている．3 つ目は，更にゲーミフィケー

id602991338?mt=8（2016 年 1 月 7 日訪問)

ションに重きを置き，教材とはかけ離れた世界観になっている．

（注 6）：https://itunes.apple.com/us/genre/ios-health-fitness/id6013?

教材のチャプターがそれぞれダンジョンになっている地図を与

mt=8（2016 年 1 月 7 日訪問)
（注 7）：https://play.google.com/store/apps/category/HEALTH_AND_FITNESS（2016 年 1 月 7 日訪問)

（注 9）：https://runkeeper.com/（2016 年 1 月 7 日訪問)

（注 8）：http://www.imedicalapps.com/（2016 年 1 月 7 日訪問)

（注 10）：http://human.co/（2016 年 1 月 7 日訪問)えられ，それを冒険していくことでお宝 (ここでは定理のメタ

深く睡眠について考えるようになった，と答えている．

ファー) を探すというデザインである．結果的に 3 つ目の，ゲー

上記の Bauer らによる研究では，元々睡眠に関心がある人を

ミフィケーションの要素が強いものが最もモチベーションの設被験者として集めていた．従ってこのように壁紙として存在す計に有用であるとしている．実験前に，3 つ目のシステムの印るだけの受動的なシステムで効果が得られた可能性がある．そ象を聞いたところ，教材を使用する「モチベーションが上がっ

れに対し本研究では，もともとそこまで睡眠に関心がなかった

た」という項目に，平均値 7.3，標準偏差 0.6(10 段階評価) と人に対しても，規則正しい睡眠を取る動機付けをすることを目

肯定的な回答を得ている．

的とする．よって，システムを用いて積極的にユーザの生体情

Nakajima らは，なんらかのタスクに対する動機付けをする
方法について考察をしている [2]．まず，考えられるインセン
ティブとして，以下の 5 種類があると述べている．

•

肉体的なもの: ネガティブなフィードバックには向か
精神的なもの: 感情に働きかける上で有用である一方，インセンティブに新鮮味がなくなると働かなくなってしまう．

•

ソーシャルなもの: 他者の存在によるもの．例えば家族などの存在により，タスクを完了するモチベーションがあがる．

•

ると考える．

3. パイロットスタディ
3. 1 実 験 目 的ない．

•

報を取得し，それに合わせてフィードバックを与える必要があ

経済的なもの: 動機付けするのに強く効果を発揮する．

しかし，このとき上がったモチベーションは経済的なもののみ

本研究では，まず以下の項目を調査するためにパイロットス
タディを行った．

•

本研究システムが規則正しい睡眠を動機付けるものとなっているか．

•

日中の眠気の有無によりアプリケーション内で花が育つというメタファーに適合性があるか．

に起因することが多く，本来こなすタスク自体の重要性はユー•

日中の眠気を本研究システムで正しく測定できているか．

ザに認識されないことが多い．

•

チーム内での協調により，ユーザのモチベーションがよ•イデオロギーによるもの: 根本的になぜそのタスクが重り高くなっていたか．

要であるのか，教育することによって行うもの．これにより，•ユーザはタスクに関するモチベーションをユーザ自身で上げるのか．

ことが出来るようになるので，長期的な動機付けに向いている．

2. 2 睡眠サイクルの考察
Matthews らは人間の体温や睡眠などの体内サイクルについ睡眠に関して，ユーザがどのような問題を抱えている

3. 2 実験システム
パイロットスタディに用いた実験システム (以降，Sleepflowerと呼ぶ) は，以下の流れで使用する．

て，外部的な刺激がなくとも維持することが出来ると述べて(1) 夜間に Sleep Cycle（注 11） という睡眠トラッキングアプ

いる [3]．しかも，このサイクルは人間の感じ方，考え方，アリを用いて就寝時間と起床時間を測定し，起床時にそれらをクションにまで影響を与えるとしている．実際に人工的な光にSleepflower に入力する．

よってこのサイクルが乱れると，乳がんの原因となると言われ(2) 日中，13 時から 17 時まで三点眼電位センサ付きメガており，他にも前立腺がんや肥満や糖尿病，鬱などとの関係性

ネ JINS MEME（注 12） を装着してもらい，その公式アプリであも疑われている [4]．Matthews らは，HCI はこの体内サイクル

る JINS MEME DRIVE（注 13） を使用して眠気があった回数をの乱れを測定することと，その乱れを直すために働きかけるこ

数える．

とが出来ると述べている [3]．

(3) 就寝前に Sleepflower に日中眠気があった回数を入力

モバイルを用いた睡眠サイクル改善の研究に，Bauer らによする．この際，本人の自覚する眠気も入力する．これは眠気がる ShutEye がある [5]．ShutEye は，健康的に睡眠をとるため

JINS MEME によってどの程度正確に検知できていたか確認すにいくつかの項目についてアドバイスをするシステムである．

るためである．

Bauer らはユーザ側の負担を極力減らすこと，システムから能Sleepflower では，眠気の回数に応じて生産性の低さを推定

動的には情報を発信しないことに重点をおいてシステムを制作

し，アプリ内で育てている花が元気になったり枯れたりする．

している．具体的には，Android 端末の壁紙に ShutEye によ

睡眠不足は累積するため，花の健康度を計算するスコアも累積

るアドバイスを表示する仕組みを用いている．健康的な睡眠のされた眠気の回数に応じて下がっていく．しかし，日中一度もために，「食事は寝る 3 時間以上前までに済ませる」や「昼寝

眠くならなかった場合，累積していた疲れがある程度取れていをするなら，起きてから 8 時間から 9 時間の間に 10 分から 15ると考えられるため，スコアがプラスされるように設計した．

分でとる」や「午後の遅い時間にカフェインは摂取しないよう

3. 3 実 験 方 法にする」などの要素が知られている．ShutEye では，Android

個人参加者としては，22 歳から 28 歳の女性の大学生，男

端末を立ち上げた時の時刻に対応して，今食事をしてもいいの性の大学院生，男性の社会人，グループ参加者としては 21 歳

か，昼寝をしてもよいのか，コーヒーを飲んでも良いのか，とリアルタイムにアドバイスを提供する．
実験では，被験者の健康的な睡眠に関する関心を高める，という目的を掲げていたが，アンケートで 12 人中 11 人が，より（注 11）：http://www.sleepcycle.com/（2016 年 1 月 7 日訪問)
（注 12）：https://jins-meme.com/ja/（2016 年 1 月 7 日訪問)
（注 13）：https://jins-meme.com/ja/drive/（2016 年 1 月 7 日訪問)

から 25 歳の男性の大学生，大学院生の 3 人グループに 1 週間

3. 4. 2 実験後アンケートによる動機付けの考察

Sleepflower を使ってもらった．基本的には 13 時から 17 時ま

「実験前と実験後，規則正しい睡眠に対する意識は変わりま

での間は JINS MEME をかけ続るようお願いしたが，屋外へしたか？」という質問に対し，「意識がとてもあがった・意識がの外出中や移動中は JINS MEME を装着しなくてよいことと少しあがった・変わらなかった・意識が少し下がった・意識がした．これは，普段メガネを装着していないので，メガネを装

とても下がった」の 5 段階で答えてもらったところ，興味深い

着したまま出歩くことに安全面で抵抗がある，という意見が多回答が得られた．個人で参加していた 3 人のうち 2 人は「意識かったからである．また，3. 1 節で述べた項目を確かめるためがとてもあがった」と答え，残る一人も「意識が少しあがった」に，実験中と実験後にアンケートを行った．

と答えていた．一方でグループで参加していた 3 人は，2 人が

3. 3. 1 実験内アンケート「意識が少しあがった」，1 人が「変わらなかった」と回答して日中眠気があった回数を入力する際に，実際本人がどのよういた．6 人中 5 人が意識が上がったと答えたので，Sleepflowerに眠気があったと認識していたか「凄く眠かった・少し眠かっは規則正しい睡眠の動機付けには有効であったと言える．しかた・全く眠くなかった」の三段階で質問した．これは，JINS

し，予想と反し，個人でシステムを利用するほうがグループでMEME による眠気の感知がどの程度の精度であるのか確認す

利用するよりも，規則正しい睡眠に対する意識が高くなっているためである．

た．これには，以下の原因が考えられる．

•

3. 3. 2 実験後アンケート

グループで参加していたうちの一人が使用していた JINS

実験後のアンケートでは，以下の項目について質問した．

MEME が不調で，一切眠くないのに度々眠いと誤判定されて(1) 実験前と実験後，規則正しい睡眠に対する意識は変わしまいモチベーションが下がった可能性があること．

•

りましたか？

(2) 本実験以前に Sleep Cycle のような睡眠トラッキング
アプリを使用したことがありましたか？

実験後アンケートの (7) にて，グループで参加していた被験者から「みんなも寝てないじゃん！みたいになる」という回答があった．ここから，規則正しい睡眠の観点ではロールモ(3) 本システムは，規則正しい睡眠を送ろうというモチベーションにどう影響を与えましたか？

デルにならない他の人の存在が却って悪影響を与えてしまった可能性が考えられること．

(4) JINS MEME で測定する眠気はどのくらい正確だと感じましたか？

•今回実験期間が短かったこともあり，「(花に) 大きな変化がなかったようなので，花の変化でどの程度動機付けされるの(5) 実験期間中にいつもより夜遅くまで起きていることがありましたか？

か気になった」というコメントがあり，日中あまり眠気を感じなかった被験者にとってはあまりゲーミフィケーションの要素(6) (5) ではいと答えた場合，何をするために起きていまが働かなかった可能性があること．

•

したか？

(7) 本システムについてや，花のメタファーについてなど，個人で参加した 3 人は Sleep Cycle などの睡眠トラッキ

ングアプリを本実験以前に使用したことがあり，グループで自由な感想をご記入下さい．

参加した 3 人は今回初めて使用したと回答していた．従って，

3. 4 実験結果と考察

元々の睡眠に対するモチベーションの差があった可能性が考え

3. 4. 1 JINS MEME で検知した眠気られること．

1 週間の実験後，6 人× 7 日間で本来 42 個の観測データが取3. 4. 3 JINS MEME による眠気検知の精度

得出来るはずだったが，外出などを理由に眼鏡を装着出来ない

実験後アンケートでは JINS MEME の精度に関して，「殆ど日があったため，1 日の間で約 3 時間以上装着していた場合の誤った判定は出なかった・たまに誤った判定が出たが，概ね合っ

観測データは 30 個となった．JINS MEME で取得できる眠気ていた・合っていると感じた時もあったが，誤っている判定も

は「少し眠そう・とても眠そう」の 2 種類であるが，それぞれ多く出ていた・殆ど正しく判定出来たことはなかった」の 4 段の回数の合計値は 1 から 3 と 5 以上の 2 パターンで大きく分か階で答えてもらった．回答は表 2 のようになった．本人が自身れていた．この結果を表 1 に示す．

の眠気をどのくらい正確に把握できているかは不明瞭ではあるが，この結果を見るとあまり精度は高くなかったと考えられる．

表 1 JINS MEME DRIVE により検知された眠気のパターン

特に，今回は検知された眠気の回数によって Sleepflower 内で少し眠そう [回] とても眠そう [回] 合計 [回] このパターンの頻度

0

0

0

18

1

0

1

6

2

0

2

1

3

0

3

1

5

1

6

1

11

1

12

1

1

2

3

1

12

2

14

1

の花の状況が変わってしまうため，本人の自覚とずれていることが動機付けをする上で悪影響を与えてしまうと言える．
表 2 JINS MEME による眠気検知に関するアンケート結果
殆ど間違った判定は出なかった0

たまに誤った判定が出たが，概ね合っていた

2

合っていると感じた時もあったが，誤っている判定も多く出ていた3

殆ど正しく判定出来たことはなかった

1

4. 本実験と結果
4. 1 実 験 目 的
パイロットスタディで得た知見を元に Sleepflower を改善した．これを長期間使用してもらうことで，実験前後で以下の項目を確認する．

•

日中の眠気の変化•

睡眠習慣の変化•

規則正しい睡眠に対する意識の変化•

チーム内での協調により，ユーザのモチベーションがより高くなっていたかどうか

4. 2 実験システム
毎日の就寝時間，起床時間，日中の眠気の回数を記録するといった，大元のシステムは 3. 2 節と同様である．変更した点を以下に示す．

•

眠気の検知: JINS MEME ではなく，Android 端末を用

い，9 時から 21 時までの間，90 分ごとに眠気がどの程度あったか，被験者自身に確認をする手法にした．これは，3. 4. 3 項で JINS MEME による眠気検知の精度が必ずしも高くないこ

図 1 本実験システムのメイン画面とが分かったからである．また，眼鏡を装着しないことで被験者の負担を下げ，より長い時間の眠気を調べられるようにする．

•

でに夕食を食べる」「寝る前にストレッチをする」などである．

眠気の自己申告の項目: 「凄く眠かった・少し眠かった・

個人差の大きい，具体的な時間帯などの部分は気にせず，気を全く眠くなかった」の 3 段階から「一切眠くなかった・うとう

つけているかどうかの 2 択で答えてもらった．この 18 項目のとしていた・意識が何度か途切れた・座ったまま寝落ちた・30

うち，気をつけていると答えたもの数を実験前後で比較した．

分以上昼寝をした」の 5 段階に変更した．これは，3 段階の項

この結果を個人参加者のものを図 2，グループ 1 のものを図 3，

目が曖昧でわかりにくかったからである．

グループ 2 のものを図 4，グループ 3 のものを図 5 にまとめる．

•

花を育てるパラメータ: 実験期間に合わせて，スコアの上下の振り幅を大きくし，報酬の項目を増やした．

•

グループ内での眠気の可視化: 協調の効果を大きくする

ため，メンバーの眠気の情報を共有するようにした．
以上により，本実験ではシステムは図 1 のようなインタフェー
スを採用した．花の表情はその日の眠気の状況を表し，葉っぱ
やてんとう虫，蝶々などの報酬は，花を笑顔に保った連続日数に応じて増えていく．なお，個人参加の場合には右側の小さい
花は表示されない．

4. 3 実 験 方 法
22 歳から 25 歳までの男女を含む大学生，大学院生，社会人
8 人の個人参加者，22 歳から 24 歳までの男女を含む同じ研究

図 2 個人参加者の睡眠への意識の変化

室の 4 人グループ，21 歳の男女を含むサークル仲間の大学生 5人グループ，23 歳の男女を含む学科の同じ大学院生の 5 人グ
ループに Sleepflower を 14 日間使用してもらう．パイロットス
タディと同様に，個人でシステムを使用する人とチームで使用する人に分け，実験前後での睡眠習慣，日中の眠気の回数，規則正しい睡眠への意識の変化を比較する．

4. 4 実 験 結 果
4. 4. 1 睡眠への意識の変化
実験前と実験後で，どれだけ質のよい睡眠や睡眠サイクルについて意識しているか，18 個の項目の中で気をつけている項目
をアンケートで答えてもらった．用意した 18 項目は「コーヒーなどのカフェインを◯◯時以降飲まない」「寝る◯◯時間前ま

図 3 グループ 1 参加者の睡眠への意識の変化

表 3 エプワースの睡眠尺度の 8 つのシチュエーション

Sitting and reading
Watching TV
Sitting inactive in a public place (e.g a theater or a meeting)
As a passenger in a car for an hour without a break
Lying down to rest in the afternoon when circumstances permit
Sitting and talking to someone
Sitting quietly after a lunch without alcohol
In a car, while stopped for a few minutes in traﬃc
表4

日中の眠気と睡眠への意識の変化の関係

図 4 グループ 2 参加者の睡眠への意識の変化
日中の眠気の変化

睡眠のために意識している項目数の平均 [個]
実験前

実験後

変化量

改善された

2.75

4.25

+2.25

変わらなかった

1.14

1.64

+0.50

5. 考

察

5. 1 Sleepflower のシステム設計
実験後に行ったアンケートにより，以下の 5. 1. 1 項から 5. 1. 3
項までの項目について被験者の意見を求めた．

5. 1. 1 日中の眠気について実験を通して日中の眠気に変化があったか自由記述で回答してもらった．22 人中 14 人が特に実感としては変化を感じな
図 5 グループ 3 参加者の睡眠への意識の変化

かったと回答した．しかし，それ以外の 8 人は日中の眠気が改善されたと感じている．具体的にどう変化したのか，以下にコ

4. 4. 2 日中の眠気度の推移
エプワースの睡眠尺度 [6] を用い，被験者の睡眠習慣の健康度を実験前後で比較した．エプワース睡眠尺度とは，睡眠習慣評価のために古くから用いられている尺度である．表 3 にある 8 つのシチュエーションにおいて，「大体いつも眠ってしまう(3 点)・よく眠ってしまう (2 点)・眠ってしまうときもある (1点)・眠ってしまうことはない (0 点)」のうちどのくらいの頻度で眠ってしまうかを答えて合計のスコアを算出する．従ってこのスコアは，高いほうが睡眠習慣に問題があることを示す．
個人参加者のエプワースの睡眠尺度の変化を図 6，グループ

メントを抜粋して示す．

•

アプリを使用しアンケートに答えて眠さを意識し始めた

ことで，いつもより眠くなくなったように感じた．

•

タップしなければいけないので，眠くなることが減ったように感じた．

•

眠くならないように心がけたので，眠たくなることは少なくなったように感じます．

•

二度寝する頻度がかなり減りました．今まで，二度寝をし寝すぎることで日中眠くなることが度々あったのですが，大分改善されたように思えます．

1 のものを図 7，グループ 2 のものを図 8，グループ 3 のものを

8 人の内訳は個人参加者 3 人，グループ 1 参加者 1 人，グ

図 9 にまとめる．横軸は被験者，縦軸はエプワース睡眠尺度のループ 3 参加者 4 人であった．この 8 人は 1 人を除いて 4. 4. 1

スコアを表す．22 人中 14 人の被験者のスコアは同じか下がっ

節の睡眠のために意識している項目数が増えていた．この項目

たが，個人参加者の 2 人，グループ 1 の 1 人，グループ 2 の 2数に関して，眠気が改善されたと答えた 8 人とそれ以外の 14人，グループ 3 の 3 人のスコアが上がった．

人のそれぞれの平均値を実験前後で比較した．これを表 4 に示

また，日中入力してもらった眠気度の推移をグループ毎にます．実験前後の平均値の差について，対応のある t 検定を行っ

とめた．この時の入力に「一切眠くなかった (1 点)・うとうとたところ，眠気が改善された 8 人についての p 値は 0.020 と統していた (2 点)・意識が何度か途切れた (3 点)・座ったまま寝計的に有意であり，差の 95%信頼区間は [0.477, 4.200] となっ落ちた (4 点)・30 分以上昼寝をした (5 点)」というように 1 かた．一方，それ以外の 14 人についての p 値は 0.1100 であり，

ら 5 のスコアを設定した．1 日に 8 回入力する仕組みになって

95%信頼区間は [−0.131, 1.130] であった．これを見ると，日中いたが，8 回中何度入力されていたかが人によって異なっていの眠気が改善されたと答えた人は実験前から比較的睡眠への意

たため，1 日の平均値を用いた．個人の参加者のものを図 10，

識が高く，また実験後に睡眠への意識がより高くなっているこグループ 1 のものを図 11，グループ 2 のものを図 12，グルーとが分かる．反対に，改善されなかった人は項目数が増えていプ 3 のものを図 13 に示す．横軸は実験開始からの日数，縦軸る人も減っている人も見られ，個人差が大きく，一貫性のあるは 5 段階の眠気度，各折れ線は個人の睡眠尺度を表す．

結果は得られなかった．

図6

個人参加者のエプワース睡眠尺度の変化

図 10

個人参加者の日中の眠気度の変化

図7

グループ 1 参加者のエプワース睡眠尺度の変化

図 11

グループ 1 参加者の日中の眠気度の変化

図8

グループ 2 参加者のエプワース睡眠尺度の変化

図 12

グループ 2 参加者の日中の眠気度の変化

図9

グループ 3 参加者のエプワース睡眠尺度の変化

図 13

グループ 3 参加者の日中の眠気度の変化

5. 1. 2 報酬の設計について
日中の眠気を少なくし，健康的な状態を保つことで Sleep-

flower 内でもらえる報酬について，以下のようなコメントがあった．

•

花のアクセサリーがもらえるシステムは面白いと思った．

•

ボーナスはポイントなどにして，加えられる外装はそれで買うようにする，すなわち自分で選べるようにすると面白い
昼寝するとすごく点数が下がってしまうことに違和感がありました．

•

一定時間ごとの状態入力の時，それによって点数などがどのように変動したかがわかるともっとやる気が出た．(シス
テムでは入力前の点数と入力後の点数のみ表示しており，変動
したスコア自体は示していなかった．)••

90 分だと，授業の１サイクルと同じ時間なので，ケータ

イがいじれない授業では振り返りがしづらい．
また，90 分前後を選んだ人は理由に挙げていたのは，•今回の頻度がちょうど良いと感じたので．長すぎると忘れてしまいそうだし，短すぎると面倒になりそうです．

•

何かに集中し続けられる時間＋αが 90 分くらいで，休憩時に入力することができるため．

かも．

•

寝るので，90 分では起きない．

•

学生なので，授業単位で．

•一時間おきだと頻度が高く操作が負担になりやすい．また，二時間だと一つのセッションが長すぎて一つの回答 (眠気の度合い) を選びにくい．
などである．全体的に見て，眠気を測る頻度としては 90 分
でも問題がなかったが，人と会っている時や予定が入っている

就寝時刻や起床時刻が遅すぎる時には減点する仕組みを時に頻繁に携帯を触るのが厳しいので，間隔は長めが良いとい追加しても良いかもしれないです．
（今のままだとかなりスタン

う人が多かったと言える．さらに，上記以上を選んだ人のコメプをゲットし易い仕様にしてくださっているように感じたので）ントとして「このアプリは生活リズムを整えるのだから長く続•

スタンプが溜まる (花を健康的な状態で保つ) と貰える

くことも大切だと思う．しかし生活に必要なものではなくあく

報酬にはいくつかの選択肢を用意して，ユーザがその中からカまでプラスアルファのものである．よって，(入力の間隔を) 細スタマイズできるようにすると，もっと自分だけの花を育ててかくすると，解答なしの期間が増えやる気も削がれ，続かないいる感覚が出て面白くなるかもしれません（特に，グループでと思う．私が使うとしたら，当日中なら答えられるという前提

使用する場合）の上で，午前，昼過ぎ，夕方，夜くらいがいい」があった．

•

花を育てるだけだと画面もあまり変わらず自分が十分が人によって集中や予定のサイクルがかなり違うことがわかっんばったのかもっと頑張った方がいいのかわからないので，何たので，振り返りの頻度も個人がカスタマイズ出来るようにす

か指標になるものがあるといい．例えば花が「先月よりもダメるとよいのではないかと考えられる．

だよ．大変かもしれないけどしっかり寝よう！」って言うとか．
報酬を固定ではなく，報酬によって個人がカスタマイズ出来る方が面白いという意見は複数あった．また，今回は報酬の閾

表 5 最適な眠気入力の間隔
眠気入力の間隔 人数 [人]30 分以内0

値がゆるく，殆どの人が問題なく多くの報酬を得たため，もっ60 分前後1と頑張ろうと思わせる部分や，グループ参加者における他のメ

90 分前後

9

ンバーと自分の花との差異が弱かったことが伺える．

120 分前後

10

上記以上

2

5. 1. 3 眠気入力の間隔について
今回 1 日 8 回× 14 日の 112 回眠気入力をする仕組みであったが，被験者 22 人の平均値は 90.5 回，最小値は 59 回，最大

また，記入できなかった時の理由として「仕事・バイト・授

値は 111 回で，多くの人が未入力が続くケースもしばしばみら

業・テスト・面接・ゼミ・イベント・旅行・寝ていた・携帯の電れた．

池切れ・忘れていて気づかなかった・その他」の選択肢を提示

未入力の理由を考察するため，また最適な眠気入力の間隔にし，複数選択可能で質問した．一番多かったのは「寝ていた」

ついて調べるための 2 つの目的で被験者に意見を求めた．最適の 11 票で，「授業」「テスト」「ゼミ」を合わせた 10 票，仕事」

な眠気の入力の間隔については選択肢 5 つの中から 1 つ選んでバイト」を合わせた 9 票と続いた．それ以外で最も多かった

もらった．この結果を表 5 に示す．最も多かったのは 120 分前のは「忘れていて気づかなかった」の 5 票であり，記入できな後を選んだ人であり，理由としては以下のものを挙げていた．

かった事情は忘れていたのではなく，用事がある場合が多かっ•

少しでも予定が入ると，90 分以内にタップするのは難し

たことがわかった．

かったので．かなり親しい他人と話しているときでも，スマー

5. 2 協調の効果

トフォンを取り出してすぐしまうのは，相手に悪印象を与える

より良い睡眠習慣を目指すにあたり，どの程度協調が動機付ように感じた．

•

振り返りの時間が 00 分のときと 30 分のときがあるので少しややこしい．

けに有効であったか考察する．

5. 2. 1 Sleepflower 内での花の共有
今回の実験でのグループ参加者を対象に，他のメンバーの花•

1 時間半おきに携帯を確認するのは難しいため．

を見てどう感じたか自由記述で回答を得た．グループ参加者 14•

後からまとめて記入できるなら 90 分でも良いと思うけ

人の回答の一部を以下に示す．

れど，なかなか記入回数が多かったので．あと昼寝はまとめて•

他の人の花を見て，自分の花も元気にさせようと思い，

日中に寝てしまわないように意識するようになりました．

眠への意識や日中の眠気の変化に関して，グループ参加か個人
参加かで目立った違いは見られなかった．

•

花の元気がよくない人がいると，少し心配になりました．

今後は報酬の与え方を工夫することでゲーミフィケーション•

自分が 1 番進んでいるように見えたので，(他の人は) 皆の要素を強くすることが必要になると考えられる．また，睡眠眠気を感じているんだなと気づく事ができた．

•

への意識や携帯を触って操作する，という行為に対しての感じ

自分よりアイテム (報酬) が多い人の花を見たときは，自分ももっと眠くならないように気を付けようと思いました．

•

自分より花が成長している人 (報酬の数が多い人) が少なく，不健康な生活を送っている人が意外と多いように感じた．

方にかなり個人差があることが分かったので，実用的なシステ
ムとしては，もっと色々な要素をカスタマイズ出来るようにすることも必要になってくるだろう．
これまで本実験で用いた睡眠トラッキングアプリや，一定時•全ての人が規則的な生活をおくっているように見えた．

間おきに眠気を振り返るといった行為はまだ普及していなかっ•私が昼寝をしてしまった日，私の花だけ悲しそうな顔で，た．よって，グループでそれらの情報を共有するかどうかに関他の人のは元気そうでした．その時私は少し体調が悪く寝てしわらず，自分の睡眠習慣を見つめなおすという行為自体が睡眠まったのですが，健康なときはいい表情の花に出来るよう，心に対する意識に大きく関わっていたと感じる．グループ内で協がけたいと思いました．

調し健康管理すること自体の効果を測定するためには，ユーザグループ 1 の参加者は比較的全員があまり日中の眠気がな

側に能動的な作業を一切要求しないような実験設計が必要とな

く，報酬の進行が揃っていたので「違いがなく，特に何も感じる．今後，ウェアラブルデバイスなどの発展により，よりユーなかった」といったコメントが多かった．それに対しグループ

ザの負担の少ない，自然な環境での実験が可能になるだろう．

2, グループ 3 では被験者によって日中の眠気にばらつきがあり，また，本実験では 14 日間の期間で実験を行ったが，睡眠の他のメンバーの花を見て動機付けされたり，他のメンバーの体サイクルを整えるためにどのくらいの期間が必要であるかも明調を心配したりといったコメントが多かった．

確でなかった．今回は睡眠への意識は高くなったが，日中の眠5. 2. 2 グループ設計

気はそこまで改善されなかったため，意識を変えてから実際に今回のグループ参加者は，研究室内の様々な学年のグループ，

睡眠習慣が変わるまでには更に時間がかかると考えられる．今3 年間多くの授業が一緒だった学科の同学年のグループ，週に後様々な期間で実験をし，どのくらい継続してシステムを利用

2 度以上会うサークルの同学年のグループであった．協調の効するのが最も効果的であるかも検証する必要がある．

果は，グループのメンバー同士の関係の種類や深さにも依存すると考えた．実際に被験者がどう感じていたか確かめるため，

Sleepflower を誰と一緒に使ってみたいと思うか，「家族・恋人または配偶者・仕事仲間・友達・誰とも一緒には使いたくない・その他」の 6 択 (複数選択可能) で個人参加者も含む被験者全員に質問した．この結果を表 6 に示す．
興味深いことに，「家族・恋人または配偶者」「家族・友達」の複数選択が多かった．個人によって嗜好が異なるようだが，家族や恋人または配偶者といった親しい関係性の票数が多いことを踏まえると，実験でもサークルや学科の友達，研究室の仲間
以上に密なグループでも実験する必要性があると言える．
表 6 Sleepflower を一緒に使いたいグループ
一緒に使いたい人

人数 [人]

家族

6

恋人または配偶者

6

仕事仲間

4

友達

5

誰とも一緒には使いたくない4

その他 (一緒に使う想像が付かない)

1

6. 結論と今後の展望
実験を通して，被験者は協調の効果を感じていることがわ
かった．しかし，今回のスコアリングや報酬の与え方ではグ
ループ内で殆どの人が同じような花になっていた．従って，協調による競争や気遣いなどは起きなかったと考えられれる．睡文

献[1] Ludden, Geke D.S. and Kelders, Saskia M. and Snippert,
Bas H.J. ““This is your life!”: the design of a positive psychology intervention using metaphor to motivate” Persuasive 2014, 9th International Conference on Persuasive Technology, Padua, Italy, pp. 179-190, 2014.
[2] Nakajima, Tatsuo, and Vili Lehdonvirta.
“Designing motivation using persuasive ambient mirrors,”
Personal and ubiquitous computing 17.1, pp. 107-126, 2013.
[3] Matthews, Mark, et al. “Biological rhythms and technology,” CHI’14 Extended Abstracts on Human Factors in
Computing Systems, ACM, pp. 123-126, 2014.
[4] Stevens, Richard G., et al. “Meeting report: the role ofenvironmental lighting and circadian disruption in cancer
and other diseases.” Environmental health perspectives, pp.
1357-1362, 2007.
[5] Bauer, Jared S., et al. “ShutEye: encouraging awareness ofhealthy sleep recommendations with a mobile, peripheral
display,” Proceedings of the SIGCHI conference on Human
factors in computing systems, ACM, pp. 1401-1410, 2012.
[6] Johns, Murray W., et al. “A new method for measuring daytime sleepiness: the Epworth sleepiness scale,” sleep, 14.6,
pp. 540-545, 1991.