２０１７年度 博士研究員研究成果報告書
氏名（所属研究室） 杉本 匡史（理工学研究科長田研究室）
研究課
題 歩行における脳活動と筋活動の相関に基づく新しい健康維持促進リハビ
リテーション技術の創生
研 究 期 間 ２０１７年４月１日～２０１８年３月３１日
研 究 成 果 概 要（日本文（全角）の場合は2,500字程度、英文（半角）の場合は90字×65行程度）
医学的，生理心理学的評価班は、被験者への調査を通した開発機器の生理心理学的評価による、新たな医療・福祉機器への評価手法の提案を目標として、これまで研究を行ってきた。
昨年度の研究では、ユーザが特定の領域において感じる「領域固有の感情」の存在を明らかにし、これに基づいてユーザのタイプ分類を行った。しかし昨年度の研究では、バイク乗車場面という特定の場面においてのみ研究を行っており、領域固有の感情がこれ以外の領域でも喚起されるのかということは明らかではない。またユーザ分類を行うために参加者に大量の評定を行わせる必要があり、時間的なコストが大きかった。したがって今年度は、バイク乗車場面以外の領域で生じる領域固有の感情について検討すると同時に、感情に基づくユーザ分類手法の効率化を行った。
研究 1：パーソナルファブリケーションにおいて喚起される感情と、その喚起要因の分析
研究 1 では、昨年度行ったバイク乗車場面において喚起される感情の性質を明らかにするためのアプローチを、近年盛んになりつつあるパーソナルファブリケーションにたいして応用することで、領域固有の感情を測定するための方法の妥当性の検討を行った。
まず予備調査として、大学生 20 名にインタビュー調査を行い、モノづくり中に喚起される感情(「達成感のある」「ワクワクする」「創作意欲が湧く」「やりがいのある」「うれしい」「楽しい」「満足感のある」「気分が上がる」「喜びのある」「期待感のある」「悲しい」「もったいない」「ショックな」「やる気が無くなる」「身体の疲れがある」「苦痛のある」「気分が下がる」「めんどうくさい」「イライラする」「嫌になる」「大変な」「気分が悪い」)と、それを喚起する要因(例：「完成」「未来への期待」「失敗した時」「時間がかかる」)を抽出した。
次に大学生 20 名を対象とし、予備調査によって抽出した 22 の感情語に対して、どの程度「快-不快」「覚醒-沈静」を感じるかを評定させた。そして各感情語
図 1 モノづくり版感情円環モデルの「快-不快」「覚醒-沈静」のそれぞれの平均評定値に基づき、コアアフェクトモデル上に各感情語を付置した(図 1)。これらの感情の「快-不快」と「覚醒-沈静」との間の相関は r = .91 と非常に高く、パーソナルファブリケーションにおいて喚起される感情において「快-不快」と「覚醒-沈静」とが強く関連していることが明らかになった。またこれらの感情語の平均評定値に対してクラスター分析を行い、感情語を 4 つのクラスターに分類した(図 1)。
さらにこれらの感情が、どのタイミングで喚起さ図 2 各クラスターの感情を喚起させる要因の出現率れるのかを分析した。その結果、クラスター2，3，

4 の感情は制作中に強く喚起され、制作後には低下したのに対し、クラスター1 の感情は制作後も持続することが明らかになった(図 2)。
これらの結果は、パーソナルファブリケーションにおいても領域固有の感情喚起パターンが存在することを明らかにした。具体的には、パーソナルファブリケーションにおいて喚起される感情は「快-不快」と「覚醒-沈静」とが強く結びついており、また感情の性質によって喚起されるタイミングが異なることを明らかにした。
研究 2 ユーザタイプ分類の効率化
昨年度の研究では、二輪乗車場面において喚起される感情に基づき、バイクライダを 7 タイプ(タイプ 1～7)に分類した。しかしこの手法では、参加者に 360 枚の画像を評定させることが必要であり、時間の面で参加者に対する負担が大きい。そのため本年度は、バイクライダのタイプ分類データを用いて、ユーザのタイプ分類の効率化手法を開発した。
研究 2 では、2425 名(男性 2374 名、女性 51 名、平均年齢 45.28 歳)のバイクライダを対象に、先行研究(引用)で用いたのと同じ二輪車乗車場面の画像 90 枚に対する 4 種類の感情(「楽しい・爽快な」「気持ち良い・心地よい」「不安な・怖い」「退屈な・物足りない」)を評定させた。また比較用データとして、先行研究のデータセット(N = 240，90 枚の画像に対する4 つの感情評定データと、参加者が分類されるタイプを含む)を用いた。先行研究のデータセットに対して決定木分析を用いて簡易版分類モデルの構築を行い、参加者を 7 つのタイプ(タイプ 1‘～7’)(図 3)。簡易版分類モデルによる分類結果と、先行研究の分類結果との一致度は85%であり、十分な分類精度が確認できた。また簡易版分類モデルにおいて参加者が必要とする平均評価回数は、先行研究の 1.26%(平均 4.53 回、最小 2 回、最大 7 回)であり、参加者の時間的コストを大幅に削減することができた。

図 3 簡易版分類モデルの分類ロジック

次いで簡易版分類モデルの妥当性を検討するため、本研究で取得した 2425 名のタイプ分類を、簡易版分類モデルを用いて行った。先行研究においてクラスター分類を用いて分類したタイプごとに 4 つの感情の平均評定値を算出し、2425 名のデータに対して簡易版分類モデルを用いて分類したタイプにおける 4 感情の平均評定値との比較を行った。4 つの感情の平均評定値を 4 次元の座標としてとらえ、先行研究におけるタイプと本研究におけるタイプとの座標間の距離を 7 つのクラスターのすべての組み合わせで算出した(表 1)。
その結果、タイプ 1’、2’、5’、7’に最も近いタイプはそれぞれタイプ 1、2、5、7 であった。
タイプ 3’、4’、6’については、それぞれタイプ 3、4、6 は 2 番目に近く，最も近いタイプはそれぞれタイプ 6、2、3 であった。しかしタイプ 2とタイプ 4、タイプ 3 とタイプ 6 は先行研究のデータにおいてタイプ間の距離が近く、性質の面で類似している。これらの結果から簡易版分類モデ
ルは高い妥当性を有していると考えられる。
表 1 先行研究と簡易版分類モデルとの距離論文・学会発表
1．今井将太・杉本匡史・片平建史・山﨑陽一・長田典子・益田綾子・岩田小笛・内山一. (2017).
コアアフェクトモデルに基づいた二輪乗車時に喚起される感情の指標化 ～ 感情語の収集と分類 ～. 電子情報通信学会技術研究報告, 117(29), 119–122.
2．道上和杜・杉本匡史・山本倫也・長田典子 (2017). モノづくりを行う人の感情の抽出と喚起要因の分析, ヒューマンインタフェース学会研究報告集, 19(8), 23-28.
3．杉本匡史・ 今井将太・片平建史・山﨑陽一・長田典子・益田綾子・岩田小笛・内山一. (2017).
画像評価に基づく二輪ユーザの情動推定とタイプ分類. In 第 23 回画像センシングシンポ
ジウム(SSII2017) (p. IS3-26).
4．杉本匡史・ 今井将太・片平建史・山﨑陽一・長田典子・益田綾子・岩田小笛・内山一. (2017).
コアアフェクトモデルに基づいた二輪乗車時に喚起される感情の指標化 ～ 画像に対する感情評定を通したライダのタイプ分類 ～. 電子情報通信学会技術研究報告, 117(29),123–126.
5．Sugimoto, M., Imai, S., Katahira, K., Yamazaki, Y., Nagata, N., Masuda, A., Iwata, K. andUchiyama, H. (Submitted). Indexing of Riders' Emotion on Motorcycle Based on
Core-Affect Model6．杉本匡史・山本倫也・長田典子. (準備中). モノづくりにおいて喚起される感情とその性質.
7．山﨑陽一・尾崎宏晃・杉本匡史・片平建史・長田典子 (2017). 暗算課題におけるフロー体
験時の脳波活動. 電子通信情報学会全国大会