DEIM Forum 2023 4b-4-1

人のパーソナリティと場所の特徴を用いた
ストレス推定と推定根拠の説明
狹間亮太朗†

和田 真弥††

瀧田愼†

大島 裕明†† 兵庫県立大学社会情報科学部 〒 651–2197 兵庫県神戸市西区学園西町 8–2–1†† 株式会社 KDDI 総合研究所 〒 356–8502 埼玉県ふじみ野市大原 2–1–15
E-mail: †fa19x0648@guh.u-hyogo.ac.jp, ††sh-wada@kddi.com, †††takita@sis.u-hyogo.ac.jp,††††ohshima@ai.u-hyogo.ac.jp
あらまし

本研究では，人のパーソナリティと場所の特徴を用いてストレスの推定と推定根拠の説明を行う．提案するストレス推定モデルでは，人のパーソナリティと場所の特徴を入力とし，ストレス値を出力する．人のパーソナリ
ティは TIPI-J と GHQ30 と呼ばれる質問紙を用いて測定する．場所の特徴は TripAdvisor から得られるレビュー文を用いる．レビュー文は場所の特徴を含むテキストデータであるため，BERT を用いて 768 次元の特徴ベクトルを取得
し，これを利用する．ストレス値には心拍変動係数である LF/HF 値を用いる．評価実験では，特定の場所において提案手法がストレス推定に有効である結果が得られた．得られた推定結果の解釈には LIME を利用した．LIME を用いて場所の特徴がストレス推定に及ぼす影響を可視化し，推定根拠の考察を行った．
キーワード ストレス推定，信号処理，言語処理，説明可能性

1 はじめに
現代社会において，我々は様々な状況で精神的なストレスを受け，それらを避けて通ることは難しい．例えば，職場で上司から注意を受けるときや，重要な会議での発表が差し迫ったと: 人の特徴

ストレス値
推定モデル

きはストレスを受ける状況といえる．

: ストレス値

そこで重要になるのが，自発的なストレスの解消である．人はストレスを溜めすぎると自律神経失調症やうつ病といった心: 場所の特徴の病にかかる可能性がある．そのため，自身の心身の状態に気を配り，自発的にストレスの解消に取り組む必要がある．

図1

提案するストレス推定モデルの概要

ストレスの解消には，自分に適した場所への訪問が効果的である．例えば，仕事に疲れたときに，森林浴や神社に訪れるこまた，未知の場所においてストレスを解消できるかの把握にとが適している人もいれば，自宅近くの静かな喫茶店に訪れるは，どういった場所なのかを考慮する必要がある．場所の特徴

ことが適している人もいる．

とは，例えば，「人が少なく，静かで自然があふれる場所」としかし，普段訪れることのない未知の場所が自分に適しており，ストレスを解消できるかどうかを把握することは難しい．

いった情報である．こういった場所の特徴は人が受けるストレスに影響を与えていると考えられる．

把握が難しい原因として，人によるストレスの受け方の違い

そこで，本研究ではどういったパーソナリティの人が，どうがある．人それぞれストレスの受け方が異なるため，ストレスいった特徴のある場所でストレスを解消できるかを推定する手解消の方法も人によって異なる．ある場所において，ストレス法を提案する．人のパーソナリティと場所の特徴を入力にストを解消できる人もいれば，そうでない人も存在する．例えば，

レス値を出力するモデルの概要を図 1 に示す．なお，本研究は人通りの多い商店街において，ストレスを解消する人もいれば，

兵庫県立大学情報科学研究科研究倫理委員会の研究倫理審査申ストレスを受ける人もいる．このような，人によって異なるス

請を行い承認を得た後，実施した．
（承認番号: UHGSIS-EC-

トレスの受け方は，人のパーソナリティが影響していると考え

2022-007）本研究の目的は，人のパーソナリティ，場所の特徴，られる．例えば，他人との交流を好み，街の喧噪を苦に思わなストレスの間に存在する関係性を明らかにすることである．機

い人であれば，賑やかな商店街においてストレスの解消が期待械学習により作成したストレス推定モデルは人のパーソナリできる．一方，普段は一人で過ごすことを好み，静かで落ち着

ティ，場所の特徴，ストレスの関係性を明らかにする手段としいた場所を好む人にとっては賑やかな商店街においてストレスて有効な可能性がある．説明可能性の手法を用いた推定根拠のを感じる場所である可能性が高い．

説明は機械学習によって得られた関係性を明らかするために利用する．

2 関連研究2. 1 パーソナリティの測定
パーソナリティの測定は質問紙を用いて「勤勉性」や「外向性」といった心理的な特徴をあらわす性質（パーソナリティ特

図2

心電図における QRS 波と R-R interval性）を評価する手法が一般的である．質問紙とは，心理検査や社会調査で，調査項目を質問として掲載した用紙である．

BigFive は Goldberg ら [4], [5] によって提案されたパーソナ

研究では，人の日常生活におけるストレス反応を事前に把握するために GHQ30 を用いる．

リティ特性の理論である．BigFive は基本的なパーソナリティ
を 5 つの因子で分析するモデルであり，NEO-PI-R や TIPI といった質問紙で採用されている．以下に 5 つの因子を示す．

2. 3 ストレス評価指標としての心拍変動
ストレス評価指標として心拍や呼吸といったバイタルサインの•Extroversion 外向性

他，唾液や血液といった生体試料を用いる手法がある [24], [25]．

•Agreeableness 協調性，調和性

中でも，比較的測定しやすく，ストレス評価指標として最も用•

Conscientiousness 勤勉性，誠実性

いられているのが心拍変動である．心拍変動は生体試料の採取•

Neuroticism 神経症傾向，情緒不安定性が不要である点や，短時間の自律神経活動の変化からストレス•

Openness to Experience 開放性状態を推定できる点が優れているとされる [18].

TIPI は Gosling ら [8] によって提案された質問紙である．

心拍変動は心拍と心拍の時間差（RRI）から算出される．RRI

TIPI は 10 項目の質問で構成され，BigFive の 5 つの因子をその概要を以下の図 2 に示す．RRI の測定に，通常は心電計がれぞれ 2 つの質問項目で分析する．短時間で計測を行うこと用いられる．しかし，一般的に心電計が簡易な計測に適していができ，医療現場や心理学の実験に至るまで広範な領域で利ないことから，多くの場合，代替手段として脈波計が用いられ用されている．日本語版には小塩ら [20] によって作成された

る．脈波計から得られるピークピーク間隔（PPI）もまた RRI

TIPI-J がある．TIPI-J は質問項目が少なく，被験者への負担と同様に心拍変動を求める際に利用できる [19]．

も小さいことから，心理実験等で広く活用されている．本研究でも TIPI-J を用いてパーソナリティ分析を行う．

2. 2 心理的ストレス反応の測定

心拍変動は，自律神経における交感神経と副交感神経の活動状態を反映することが知られており，自律神経の分析に用いられる [16]．心拍変動を用いた自律神経の評価指標に LF/HF 値がある．LF/HF 値は心拍変動を周波数解析することで得られ心理的ストレス反応とは，ストレスに関連する身体的心理的る指標であり，自律神経系における交感神経活動と副交感神経な症状や不調のことを指す．心理的ストレス反応の測定は自己活動のバランスを表す．また，LF/HF 値は生体のストレス反記入式の質問紙が用いられる．

応を評価する指標として広く用いられている [21], [22]．そのた

Goldberg ら [6] が提案した The General Health Question-

め，本研究では LF/HF 値をストレス評価指標として用いる．

naire（GHQ）は 60 の質問項目で構成されており，身体的症状や不安と不眠，社会的活動障害，うつ傾向の 4 つの因子を評価する．精神疾患や神経症の有無を判別するために用いられる．
日本版 GHQ 精神健康調査法は中川ら [3] によって作成された

2. 4 ストレス推定研究
ストレスの推定を行う研究では，センサから得られた生理学的反応を分析，推定する手法が提案されている．

GHQ を日本語に翻訳した質問紙である．日本での精神健康調

Joseph ら [1] は，ドライバ―が 1 分後に感じるストレスを足査に利用され，精神疾患や神経症の有無を判別するために用いと手の皮膚電気信号（GSR）および，胸部からの呼吸と心電図られる．GHQ は短縮版が開発されており，本研究では 30 の質（ECG）信号から推定する手法を提案した．推定にはランダム問項目で構成される GHQ30 を利用する．GHQ30 は以下の 6

フォレストを利用し，実験によって得られたテストデータを用

つの因子を 30 の質問項目で評価する質問紙であり，因子分析

いて 94 ％の平均精度を記録した．

等で，許容範囲内の評価が得られ妥当性が示されている [10]．

Kizito ら [13] は，個人にパーソナライズしたストレスモニタ•

一般的疾患傾向

リング手法を提案した．推定には RandomForest および Ex-

•

身体的症状

traTrees モデルを利用した．学習データには SWELL [11] と

•

睡眠障害

WESAD [15] のデータセットを用いた．実験では，PPG および•

社会的活動障害

EDA のデータをリストバンド型センサデバイスを用いてデー•

不安と気分変調タを収集し，推定精度は 95 ％となっている．

•

希死念慮

吉村ら [23] は観光地でのストレス推定モデルを提案した．提GHQ30 は質問項目が少なく，被験者への負担が少ないこと案したストレス推定モデルは人のパーソナリティと観光地のレから，臨床現場や心理学実験など幅広い領域で利用される．本

ビュー文を用いてストレスを推定するモデルである．ストレス評価値には 2. 3 節で紹介した LF/HF 値を利用している．推定
モデルは BERT をベースとしたニューラルネットワークの分類器である．実験では，神戸市の観光地を対象にデータの収集を行い，テストデータを用いた推定精度は 86 ％となっている．
しかし，学習の際に用いた観光地データがテストデータにも含まれており，推定モデルの評価として適切でない可能性がある．
本研究では，吉村らの研究を再検証し，観光地におけるスト
レス推定モデルの適切な評価を行う．また，推定根拠の説明に取り組む点で吉村らの研究とは異なる．

2. 5 機械学習モデルの解釈手法
近年は，深層学習を用いた業務効率化や意思決定の補助が盛んに行われている．しかし，深層学習は人間にとっての理解が難しいことからブラックボックスと言われ，推定のプロセスや推定結果の根拠を示すことが課題である．そんな中，深層学習のブラックボックスの解釈性を向上させる手法や研究が進めら
図3れている [17]．

人の特徴とパーソナリティ因子

LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanation）
は Marco ら [14] によって提案された手法である．LIME は機GHQ30 を用いて人のパーソナリティを評価する．評価する因械学習モデルの解釈に利用され，入力データが推定結果に与え子を図 3 に示す．

る影響を評価できる．機械学習モデルは，線形モデルから非線

TIPI-J は 10 項目の質問から構成され，外向性（Extraver-

形モデルまで幅広く利用でき，入力データの種類としてはテー

sion），協調性（Agreeableness），勤勉性（Conscientiousness），

ブルデータ，テキスト，画像を利用できる．LIME は一つの入神経症傾向（Neuroticism），開放性（Openness）の 5 つの因力データに対して説明する手法のため，局所的な説明手法と呼子をそれぞれ 2 つの質問項目で評価する．それぞれの質問にばれる．

「全く違うと思う」から「強くそう思う」まで 7 段階で回答をDina ら [12] は，テキストデータに対する LIME の解釈妥当行い，回答結果から 5 つの因子にそれぞれ −6 点から 6 点の得性を検討した．実験では線形モデルおよび決定木について妥当点を付けて評価する．本研究では，5 つの因子における得点を性を明らかにしたのち，深層学習において意味のある説明を出−1 点から 1 点に正規化を行い，因子得点とする．

力する可能性があると結論付けている．本研究では，提案する

日本語版 GHQ30 は 30 項目の質問から構成され，一般的疾

ストレス推定モデルを LIME で分析し，場所の特徴として用い

患傾向，身体的症状，睡眠障害，社会的活動障害，不安と気分るレビュー文のストレス推定への影響を評価する．

変調，希死念慮とうつ傾向の 6 つの因子をそれぞれ 5 つの質問

3 人と場所の特徴を用いたストレス推定手法

点から 5 点の得点を割り振る．本研究では 6 つの因子における項目で評価する．評価は GHQ 法で行い，それぞれの因子に 0

本節では，本研究における提案手法について述べる．本研究では，人と場所の特徴を用いてストレスの推定に取り組む．ス
トレスの推定には機械学習モデルを利用し，モデルの学習には，

得点を −1 点から 1 点に正規化を行い，これを因子得点とする．
人の特徴ベクトル Pi は図 3 に示す項目の p1 から p11 までの因子得点を横に結合し，以下の 11 次元のベクトルで表す．

人のパーソナリティと場所の特徴，ストレス値の 3 つのデータ

Pi = (pi1 , pi2 , . . . , pi10 , pi11 )を利用する．本節のセクションにおいて，利用するデータの詳細を述べる．その後，提案するストレス推定モデルについて述

ここで作成した人の特徴ベクトルはストレス推定モデルで利用

べる．

する．

3. 1 人の特徴と特徴ベクトルの作成

3. 2 場所の特徴と特徴ベクトルの作成

人の特徴とストレス推定モデルで利用する人の特徴ベクトル

場所の特徴とストレス推定モデルで利用する場所の特徴ベクについて述べる．まず，本研究での人の特徴とは，人のパーソ

トルの作成について述べる．まず，本研究では場所の特徴としナリティのことを言う．人のパーソナリティは心理学の分野でてレビュー文を用いる．n 件のレビュー文 rk が存在する場所

調査や研究が盛んであり，一般的に，2. 1 節や 2. 2 節で述べたの特徴 Lj は以下の集合で表す．

質問紙によって質的に評価する．人のパーソナリティは外向性
や協調性といった複数の因子で分析され，質的な評価では，質jLj = {r1j , r2j , . . . , rkj , . . . , rn−1
, rnj i }問紙の回答からそれぞれの因子について得点を算出する．本次に，本研究で扱う場所の特徴ベクトルについて述べる．場研究では，2. 1 節で述べた TIPI-J と 2. 2 節で述べた日本語版

所の特徴 Lj は集合であり，その要素であるレビュー文 rkj はテ

B
E
R
T

・
・
・・ ・・

・
・・
・ ・・

図4

場
所
の
特
徴
ベ
ク
ト
ル

場所の特徴ベクトルの抽出

LF/HF値:
1.03
LF/HF値:
1.53

Lower
Higher
中央値:1.28

LF/HF値:
0.08

Lower

LF/HF値:
2.73

Higher

図5

相対的なストレス値

図6

ストレス推定モデルの全体構造

キストデータである．テキストデータから文脈情報を考慮した
特徴ベクトルを抽出する手法として BERT がある [2]．任意のレビュー文 rkj を BERT に入力することで，レビュー文 rkj から特徴ベクトル hjk を得る．場所の特徴ベクトルを取得する流れを図 4 に示す．
本研究では，BERT を用いて得られたレビュー文 rkj の特徴
ベクトルを場所の特徴ベクトルと呼び，ストレス推定モデルに
利用する．
図7

場所の特徴を用いた多数決によるストレス値推定

3. 3 ストレス値の作成
ストレス値の作成について述べる．本研究では，ストレス

用いて場所の埋め込みを獲得する．この場所の特徴を表す埋め指標として 2. 3 節で触れた心拍変動係数の LF/HF 値を用い込みと 11 次元のパーソナリティPi のそれぞれの積を求める．

る．LF/HF 値は人によって取りうる値の範囲が異なり，数値

これを分類層に渡し s(Pi , rkj ) を得る．これを，Lj のすべてののみでその人のストレス状態を判断することは難しい．そこで，要素に対して行う．s(Pi , rkj ) で多数決を行うことで，ある人のLF/HF 値を各個人で相対的な値に変換し，ストレス値としてpi のパーソナリティPi がある場所の特徴 Lj で感じるストレス利用する．本研究におけるストレス値はその人の LF/HF 値がS(Pi , Lj ) を求める．図 7 はある場所のレビューごとで推定さ中央値未満（Positive），または，中央値以上（Negative）の 2

れたストレス値の多数決によって，場所全体としてのストレス値データとする．

値を決定する概念図である．

3. 4 ストレス推定モデルの構造
ストレス推定モデルの構造について述べる．ストレス推定モ
デルは大きく二つの部分からなる．一つは，3. 2 節で述べた場
所のレビュー文から場所の特徴ベクトルを取得する部分．もう一つは，3. 1 節で述べた人の特徴ベクトルと，BERT から出力された場所の特徴ベクトルの外積部分であり，ここでは，人の特徴と場所の特徴の兼ね合いを考慮した行列を作成した．スト
レス推定モデルの全体構造を図 6 に示す．Pi は人の特徴であり，Lj は場所の特徴を表す．

S(Pi , Lj ) = {s(Pi , rkj )|k = 1, 2, . . . , n − 1, n}
この多数決では，s(Pi , rkj ) で Positive が過半数である場合にS(Pi , Lj ) を Positive，s(Pi , rkj ) で Negative が過半数である場
合に S(Pi , Lj ) を Negative と推定する．

4 実

験

本研究では，2022 年 12 月から 2023 年 1 月にかけて神戸市の観光地を対象に実験をおこなった．実験において，被験者は場所の特徴 Lj は n 個のレビュー文 rkj の集合である．レビュー

事前に 3. 1 節で述べたパーソナリティ調査のアンケートに回答

文の内，任意のレビュー文 rkj を選択し，Tokenizer を用いて，した後，対象となる観光地で心拍データの計測および対象の場

トークン化を行う．トークン化されたレビュー文から BERT を所について尋ねるアンケートを実施した．本節のセクションで

表1

対象とした観光地

番号

観光地名

1

布引の滝

2

神戸北野天満宮

3

神戸異人館

4

神戸ムスリムモスク

5

生田神社

6

三宮センター街ショッピングストリート

7

三宮神社

8

神戸旧居留地9

中華街南京町10

神戸元町商店街

11

元町高架通商店街

12

神戸ハーバーランド umie

13

街角遊園地モザイクガーデン

14

メリケンパーク15

神戸震災メモリアルパーク

16

神戸市立博物館

17

東遊園地公園18

小野八幡神社

19

さんちか

20

ミント神戸

図8

心拍データ測定システム

図9

は，実験の条件について説明し，条件を設定した動機や理由に実験の流れついて説明する．
に表示し，5 分間の心拍データを microSD カードに保存する機

4. 1 対象とした被験者
実験の募集は本学の学生と教員を中心に行い，心身ともに健康な男性 13 人，女性 7 人の合計 20 人の被験者が参加した．実験の参加に際して，被験者には実験の内容や個人情報の保護ついて説明し，書面で実験参加の同意を得た．なお，本研究は兵庫県立大学情報科学研究科研究倫理審査の承認を得ている．
（承認番号: UHGSIS-EC-2022-007）

能を持つ．

4. 4 実験の流れ
実験は大きく 2 つのフェーズがある．実験の流れを図 9 に示す．

1 つ目のフェーズでは，3. 1 節で述べた TIPI-J および日本語版 GHQ30 の 2 つアンケートによるパーソナリティ調査を実施
する．今回の実験において，質問への回答および収集はオープ

4. 2 対象とした観光地
本研究では，神戸市中央区周辺に位置する観光地を対象に実ンソースオンライン統計調査 Web アプリの Limesurvey 2 を利用した．

験を行った．観光地の選択の際は，TripAdvisor 1 において 20

2 つ目のフェーズでは，4. 2 節で述べた 20 か所の観光地の件以上のレビューが投稿されていることを条件とした．対象とおいて心拍データの測定を実施する．心拍データの測定にはした場所を表 1 に示す．

4. 3 節で述べた心拍データ測定システムを用いる．測定は立位

4. 3 技術的設定
実験では，心拍データを収集する．収集には，心拍センサを利用し，心拍センサからデータを記録するシステムを開発した．
ここでは，心拍データを収集するシステムについて述べる．心姿勢で行う．実際の測定の様子を図 10 に示す．心拍データの測定は指定した場所へ移動した後に 10 分間で実施する．被験者には，指定した場所に移動してもらったのち，最初の 3 分間
は安静期間とする．これは，心拍データの測定にその場所までの移動による影響を受けないようにするためである．

拍データの収集には心拍センサ（SEN-11574，SparkFun）を用いる．この心拍センサは皮膚に緑色の光を照射し，その反射

4. 5 心拍データの解析

量の変化を測定することで，心拍データを取得する．センサか心拍変動解析には，4. 3 節で述べた心拍データ測定システム

ら得られた心拍データは M5Stack Basic を用いて記録する．こから収集された心拍データを利用する．ただし，心拍データ測

こで，心拍センサと M5Stack Basic を接続したシステムを心定システムは機器の性質上，体動や光の影響を受ける．そのた

拍データ測定システムと呼ぶ．心拍データ測定システムを図 8め，心拍変動解析を行うにあたり，これらの影響を除去する必に示す．システムは取得した心拍データをリアルタイムで画面要がある．ここでは，心拍データの外れ値処理と，LF/HF 値

1：https://www.tripadvisor.jp/

2：https://www.limesurvey.org/

1.00

0.80
0.75

0.50

0.25

0.00

図 11

図 10

ピーク検出の概要図

測定の様子
図 12

ピークを検出した心拍データ

算出の流れを説明する．LF/HF 値の計算には，Python のライ
ブラリである pyHRV を用いた [7]．
心拍データからピークを検出する方法について述べる．心拍データ測定システムから得られた心拍データから心拍波形におけるピーク検出を行う．ピーク取得の概要を図 11 に示す．ピー
クの検出の前処理として，システムで計測できなかった心拍波形からノイズの除去を行う．心拍波形には通常ノイズ（高周波成分）が混ざっており，ピークの誤検知を引き起こす要因である．そのため，心拍データから移動平均をとり心拍波形からノイズの除去を行う．本研究では，窓サイズ 300 ミリ秒の移動平均を心拍データに適用した．
ピーク検出の手順を説明する．まず，ある時点 t の心拍デー

図 13 RRI プロットタを ht とし．t − 500 から t + 500 まで，1000 ミリ秒間の心拍データ Ht を以下のように表す．

Ht = (ht−500 , ht−499 , . . . , ht+499 , ht+500 )ゆらぎは，身体的な精神的なストレスの変化を反映しており，ストレスの指標に用いられる．心拍ゆらぎは，拍動と拍動の時
刻差（RRI）を時系列で並べることで表現できる．RRI を時系

ここで，心拍データ ht が Ht の四分位範囲において閾値 0.8 を列で並べたものをここでは RRI 列と呼ぶ．RRI 列から心拍ゆ上回るとき，心拍データ ht をピーク候補 C とする．ピーク候

らぎを可視化する方法に RRI プロットがある．RRI プロット補 C は以下のように表す．

の横軸は心臓が拍動した時刻をとり，縦軸は一つ手前の拍動とC ＝ (ht , ht+1 , . . . , ht+n−1 , ht+n )の時間差をとる．可視化したものを図 13 に示す．

RRI 列は自律神経の働きが影響していることが知られておある時点 t + n + 1 において心拍データ ht+n+1 は Ht+n+1 の四り，RRI 列を周波数解析することで自律神経の働きを評価でき

分位範囲における閾値 0.8 を下回り，心拍データ ht+n+1 はピーる．本研究では， 2. 3 節で取り上げた LF/HF 値を RRI 列を

ク候補 C でなくなる．ピーク候補がなくなった時点 ta + n + 1

用いて計算し，ストレス指標として用いる．

で，ピーク候補 C を探索し，最も高くなった心拍データ max(C)をピーク peekt として検出する．また，実際にピークを検出した心拍波形を図 12 に示す．
ストレスの測定について説明する．心臓は微妙な変動を繰り
返し拍動している．この微妙な変動を心拍ゆらぎと呼ぶ．心拍5 結果

人と場所の特徴からストレス値を推定した結果について述べる．本節のセクションでは，推定に利用した TripAdvisorBERT

図 15 LIME によってハイライトされたレビュー文

値 0.70 となった．他に，「元町商店街」や「街角遊園地モザイ
図 14 TripAdvisorBERT の学習経過曲線

クガーデン」での推定性能は正解率 0.65，F 値 0.65 となった．
一方，「中華街南京町」や「ミント神戸」において正解率は 0.50

ついて述べ，その後，推定結果について述べる．

となり，場所によってはランダム手法と同等の結果も得られた．

5. 1 TripAdvisorBERT

5. 3 LIME を用いた評価

BERT は Google AI Language が発表した汎用自然言語モ本研究で提案したストレス推定モデルは人のパーソナリティ

デルであり，テキストを入力に文脈を考慮した特徴ベクトルを

Pi と場所の特徴 Lj を用いて，ストレス値 S(Pi , Lj ) を推定す

出力する．BERT は Masked Language Modeling（MLM）おる深層学習モデルである．そのため，どういった特徴量がストよび Next Sentence Prediction（NSP）の 2 つのタスクに取りレスの推定に影響しているかを説明することが難しい．そこで，組むことでテキストから文脈を考慮した特徴表現を獲得するこ

2. 5 節で紹介した LIME の手法を用いて，ストレス推定モデとに成功した．上記の学習は事前学習と呼ばれる．

ルの説明に取り組む．LIME は，Python のライブラリである

事前学習で用いられる MLM は，追加で行うことで，特定のlime を用いた 4 ．

ドメインにおける分類や回帰のタスクでより高い推論性能を獲

図 15 は「三宮センター街ショッピングストリート」における得できると報告されている [9]．そのため，本研究において，日ストレス推定結果の一例で，場所の特徴として利用したレビュー

本語 Wikipedia で事前学習を行った東北大学 BERT 3 に，Tri-

文において，ある人のストレスの推定に影響した部分がハイ

pAdvisor のレビュー特徴を追加で学習した TripAdvisorBERT

ライトされている．青色でハイライトされた部分は，Positiveを作成し，ストレス推定モデルに利用した．

の推定に影響した部分，オレンジでハイライトされた部分はTripAdvisorBERT の作成には，TripAdvisor に掲載されている 53,180 件のレビュー文を用いた．MLM を行った際の設定を以下に示す．また，MLM の学習経過曲線を図 14 に示す．

Negative の推定に影響した部分と解釈できる．以下に LIMEのパラメータの設定を示す．

•

線形モデルを学習するための近傍サンプル数: 5,000•

訓練データ: 53,180•

サンプルの重み付けに使用する距離指標: cosine•

バッチサイズ: 8

ハイライトされた部分から，「歩く」や「ゆったり」といった•学習率: 2e-6

単語が Positive に影響しており，「ショッピング」や「センター」•

入力長: 127

が Negative に影響していることがわかる．

5. 2 ストレス推定モデルの性能
ストレス推定モデルを用いた推論の結果について掲載する．

6 議論

ストレス推定モデルは，5. 1 節で述べた TripAdvisorBERT に

ストレス値の推定性能は個人における Positive，Negative の分類問題を解くニューラルネットワークの層の積み重ねた構

2 値分類を観光地ごとで評価した．
「三宮センター街ショッピン造である．ファインチューニングでは，分類タスクの学習を行

グストリート」や「元町商店街」のように，ある程度推定性能

う．この時，TripAdvisorBERT の内部パラメータ含め，ネッが高い場所がある一方で，「中華街南京町」や「ミント神戸」にトワーク全体を学習する．学習には実験で得られた 8000 件のおける推定性能がランダム手法と同等の精度となる場所も確認

データを利用し，ファインチューニングは以下の設定で行った．

した．場所によって異なる推定性能が得られた原因として，学•訓練データ: 7,600

習データの不足および相対的なストレス値の扱いの大きく 2 つ•

テストデータ: 400が影響していると考えられる．

•

学習率: 2e-5•

バッチサイズ: 32

が課題である．今回ストレス値として用いた心拍変動係数の•入力長: 128

LF/HF 値の測定には 4. 3 節で述べた心拍データ測定システム

学習データの不足に関して，ストレス値のデータ作成コスト

性能を適切に評価するため，訓練データとテストデータで場を利用した．ただし，このシステムは，機器自体の数に限りが所が重複しないように分離し，分類器を作成した．神戸市のあることや，測定には実際の場所に訪問する必要がある性質上，「三宮センター街ショッピングストリート」をテストデータと大量にデータを収集することは困難である．そのため，学習した際，推定性能は正解率 0.70，適合率 0.70，再現率 0.70，F

データの不足を解消するためには，現地での心拍データの計測

3：https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese

4：https://github.com/marcotcr/lime

に代わる，より効率的なデータ収集方法を模索する必要がある．
相対的なストレス値の扱いに関して，本研究では，個人における LF/HF 値の中央値を基準とした Positive，Negative のカ
テゴリ化を行った．しかし実際のところ，個人の LF/HF 値の分布は正規分布とは異なり，多くの人は右に裾の長い分布となっていたため，中央値以外の基準を設けて 2 値化を行うなど工夫の余地がある．
推定結果の解釈では，LIME を用いて推定に影響を及ぼした
部分の可視化を行った．5. 3 節に示した例においては，「ゆったり」や「歩く」といった単語が「ストレスが低い」という推定に影響したとわかる．これらの単語は一般的にストレスが低くなる要因と考えられることから，ある程度妥当な推定根拠を提示できたといえる．推定根拠の説明における今後の方向性として，推定根拠の妥当性を適切に評価するために，複数人による解釈結果の妥当性に関する調査や分析を検討する．

7 まとめと今後の課題
人のパーソナリティと場所の特徴を用いたストレス推定と推定根拠の説明に取り組んだ．作成したストレス推定モデルでは，
特定の場所においてストレスの推定が可能であることを示した．
また，LIME を用いた推定結果の解釈について，ある程度納得のできる根拠の提示が可能であることを示した．
今後は，推定性能をより高め，その一方で，高い解釈を行う
ことのできるストレス推定モデルの作成に取り組む．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP21H03775，JP18H03244，

JP22H03905 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表
します．

文

献

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