情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

オフィスワーカの睡眠状況と労働衛生指標の関係性分析
福田 修之1,a)

谷 優里1

松田 裕貴1

荒川 豊2,3

安本 慶一1

概要：近年，企業に勤める労働者の行動変容を目的として，日々の行動や心理・生理状態を認識する研究が盛んに行われている．本論文では，一般企業 5 社に勤めるオフィスワーカ 60 人の 2 ∼ 3 週間の生活デー
タを基に，ウェアラブルデバイスから取得可能な日々の睡眠データから，起床時の DAMS 質問票により得られる抑うつ，肯定，不安気分を 2 分類で予測する汎用的な Balanced Random Forest モデルを構築した．Leave One Person Out 交差検証の結果，評価指標である F1 value を 抑うつ気分：0.776, 肯定気分：

0.610, 不安気分：0.756 の精度で推定可能であることを確認した．また，被験者ごとの推定精度のばらつきをヒゲ図で確認した結果，被験者ごとに推定精度のばらつきがあることが確認された．
キーワード：睡眠，DAMS，ウェアラブルデバイス，労働衛生指標

1. はじめに務時間が長さと，起床時の睡眠の質の低下および REQ の回復状況の悪化の相関関係を報告している．

人間の心理・生理状態や環境状態は心身に様々な影響をまた一方で，Adam らは，米国で最も健康被害の大きい与えるため，それらのデータを利用して人間のパフォーマ職種である Long-haul truck driving (LHTD) の職業に就

ンスや快適性向上に役立てる取り組みが広がっている．中ている 260 人を対象に，質問票により得られる職業性ス

でも，働き方改革により，オフィスワーカの心身状態を把トレスと睡眠の質，ワークライフバランスの関係をロジ

握し，サポートすることで行動変容を促し，いきいきと働スティック回帰分析および構造化分析により調査した [2]．

ける職場を作るということは世界中の企業において喫緊のその結果，職業性ストレスがワークライフバランス低下の課題となっている．職場などの労働環境における心理状態

予測因子として有効であることを報告している．また，睡の把握には，現在，質問票を用いたアンケートが一般的に眠の質および時間の減少が職業性ストレスの増加につなが用いられている．日本においても，平成 26 年 6 月の労働ることも分析結果より報告している．これらのことから，安全衛生法の改正により，50 名以上の従業員を抱えるすAdam らは，良質な睡眠の質および時間の確保が LHTD

べての企業においてストレスヘルスの定期チェックが義務のワークライフバランス向上へとつながると提言している．

付けられ，労働時間の正確な管理やストレスチェックが広しかしながら，上記の研究は，質問票により回答されたがっている．

職務時間と睡眠の質やリカバリー経験がどのように関係すこのような背景から，企業に勤める労働者をとりまく環

るかを統計的に分析し，相関関係を報告しているのみにと境状態や心理・生理状態がどのように労働者のパフォーマ

どまっており，企業に勤める労働者一人ひとりの心身状態

ンスや快適性向上に影響するかを統計調査した研究が多数をモニタリングし，個々にあったサポートを行い，行動変なされている．たとえば，Annina らは，被験者 154 人，そ容を促すことはできない．

れぞれ 4 日間を対象とし，睡眠の質を測定する Pittsburgh

一方で，個人のパフォーマンスや快適性向上を目指し，

Sleep Diary 質問票の起床時の回答結果と，その日の職務中

行動変容を促すことを目的とした研究も多数なされていの回復状況を測る Recovery Experience Questionnaire 質

る [3], [4]．より良い行動に導くシステムを構築するため

問票 (REQ) の回答結果，1 日の職務時間の関係を，ロジスには，日々の行動パターンや心身状態をシステムが自動

ティック回帰分析により分析した [1]．その結果，1 日の職的に認識することが必要不可欠である．例として，雨森

1

2
3
a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
九州大学，Kyushu University
JST さきがけ，JST Presto
fukuda.shuichi.fs5@is.naist.jp

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝らはスマートデバイスを用いた HRQOL（Health-Related

Quality of Life ）の推定手法を提案している [5]．この手法
ではスマートフォンとウェアラブルデバイスによるライフ
ログと，QOL に関わるアンケートによる正解データを被1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report験者 1 名を対象として 150 日分収集した後，計測したセン人を対象に，質問票により得られる職業性ストレスと睡眠

サデータから機械学習を行うための特徴量を計算し，推定の質，ワークライフバランスへの影響をロジスティック回モデルを構築することで HRQOL を推定している．しかし

帰分析および構造化分析により調査した [2]．その結果，職この手法では一人の被験者から得られたデータのみを使用

業性ストレスがワークライフバランスの低下の予測因子としているため，一般性については検証されておらず，汎用して有効であることを報告している．また，睡眠の質およ性に欠けるという問題点がある．また，ウェアラブルデバ

び時間の減少が職業性ストレスの増加につながることも分イスとして単価 20 万円程度の Empatica E4 wristband を析結果より解明している．これらのことから，Adam らは，使用しており，一人あたりのコストが高くなってしまうこ

良質な睡眠の質および時間の確保が LHTD のワークライとも問題として挙げられる．

フバランス向上へとつながると提言している．

本研究では，企業に勤めるオフィスワーカの心身状態をKim らは，14 人の精神疾患者を対象に，質問票により把握し，それぞれにあったサポートすることで行動変容を点数化される瞬間的な抗うつ状態と腕輪型ウェアラブルデ

促し，人間のパフォーマンスや快適性向上を行うことを目バイスから得らえれる日常のアクティビティとの関係を調的として，一般企業 5 社に勤めるオフィスワーカ 60 人の査した [6]．抑うつ気分スコアの変化と，同時に測定した自2 ∼ 3 週間の生活データを基に，ウェアラブルデバイスか

発運動の統計量をモデル化した結果，抑うつ気分の悪化原

ら取得可能な日々の睡眠データから，起床時の DAMS 質

因として運動活動の欠如があると指摘している．Kim らの問票により得られる抑うつ，肯定，不安気分を，2 分類で研究では，運動性の欠如による抑うつ気分の悪化を報告し予測する汎用的な Balanced Random Forest モデルを構築ているが，精神疾患者を被験者としていて，本研究の対象した．

とする健常なオフィスワーカではないため，本研究の分析

Leave one Person Out 交差検証の結果，評価指標である F1 value を，抑うつ気分：0.776, 肯定気分：0.610, 不安

において運動性の欠如が抑うつ気分の悪化に影響する確証はない．

気分：0.756 の精度で推定可能であることを確認した．まHülsheger らは，133 人の従業員を対象に 5 日間の就業

た，混同行列の結果から，肯定気分の Low レベルの推定が日にわたって 1 日 4 回疲労評価を行い，疲労度の変化と睡うまく行えてないことがわかったが，抑うつ気分と不安気眠の質との関係を成長曲線分析により調査した [7]．成長曲分に関しては，全体的にうまく推定できていることが確認

線分析の結果，平均して疲労は午前中に減少し，正午頃にできた．被験者ごとの推定精度のばらつきをヒゲ図により最下点となり，その後就寝までの間増加することが明らか確認した結果，抑うつ気分の推定がばらつきが小さく，第になった．また，それらの 1 日の疲労パターンと睡眠の質

一四分位数と第三四分位数の幅が 0.24 であった．しかし，との関係性を分析した結果，睡眠の質が低い場合，翌日の抑うつ気分の推定においても被験者ごとのばらつきは 0.24

疲労は起床時に高く正午に減少し，その後就寝するまで増と大きめな値であることから，被験者によっては高い精度加することが確認された．一方で，睡眠の質が高い場合，で推定することもあるが，場合によっては，低い精度で推疲労は起床時も低く正午まで安定しており，仕事の終わり定している場合もあることがあると言える．

と就寝時間の間に増加することが確認された．

汎用モデルの作成により，将来，オフィスワーカはウェ

Hülsheger の研究から，睡眠の質により，その日の疲労

アラブルデバイスを身につけるだけで，日々の心身状態が度の推移に変化が生じることが提言されているため，本研自動的に認識され，それらに合わせたサポートが行われる究においても，当日の睡眠が質問票により得られる労働衛ことが可能となる．

生指標の推移に変化を及ぼす可能性が考えられる．この推2. 関連研究2.1 睡眠に関する統計分析研究

移パターンを予測できた場合，労働衛生指標の推移予測に基づいた労働者一人ひとりにあったサポートとよりよい行
動変容が行えると考えられる．

Annina らは，被験者 154 人，それぞれ 4 日間を対象とし，睡眠の質を測定する Pittsburgh Sleep Diary 質問票の2.2 機械学習による質問票分析

起床時の回答結果と，その日の職務中の回復状況を測る

Sano らは，学生被験者を対象として，アンケート質問票

Recovery Experience Questionnaire 質問票 (REQ) の回答

により得られる学生の学力（GPA）や睡眠の質（Pittsburgh

結果，1 日の職務時間の関係を，ロジスティック回帰分析

Sleep Quality Index score），メンタルヘルスの指標（mental

により分析した [1]．その結果，1 日の職務時間と，睡眠の

health composite score ) を機械学習モデルにより推定する

質の低下および起床時の REQ の回復状況の悪化の相関関手法を提案している [8]．66 人の学生被験者に対してそれ係を報告している．

ぞれ 30 日間，のべ 1980 日分のアンケート質問票を回答しAdam らは，米国で最も健康被害の大きい職種である得られるデータとウェアラブルセンサのスマートフォンのLong-haul truck driving (LHTD) の職業についている 260

使用状況などから取得可能な 700 の特徴量を用いて，SVM

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

モデルを構築し，Leave One Person Out 交差検証法によオフィスワーカの起床時の DAMS 質問表から得られる労り評価した結果，80%を超える精度で推定することが報告

働衛生指標 [9] を，前日の睡眠情報から機械学習を用いて推されている．

定し，その精度および被験者ごとのばらつきを検証する．

Sano らの研究では，被験者として学生を対象としているため，本研究の目的である企業に勤めるオフィスワーカ
一人ひとりの心身状態を把握し，それぞれにあったサポー
トすることはできない．

3. 提案手法
3.1 データ収集
本研究で機械学習モデル構築に使用するデータは，谷ら

雨森らはスマートデバイスを用いた HRQOL の推定手法

が企業に勤めるオフィスワーカを対象としたセンシングプ

を提案している [5]．この手法ではスマートフォンとウェア

ロジェクトで収集したものを使用した [10], [11]．谷らの研ラブルデバイスによるライフログと，QOL に関わるアン

究では，より手軽で汎用的なセンシング手法の構築を目的

ケートによる正解データを 150 日分収集した後，計測したとし，独自に開発したスマートフォンアプリケーションを

センサデータから機械学習を行うための特徴量を計算し，用いて一般企業 5 社のオフィスワーカ 60 人を対象に 2 ∼ 3

推定モデルを構築することで HRQOL を推定している．学週間のデータ計測を実施した．適切なデータ計測のために，習初期は全ての特徴量を使用して推定モデルの構築を行う

データ計測期間の前に 6 日間の練習期間を設け，被験者のが，データ計測日数を重ねるごとにモデルの再構築を行い，性別や年齢など静的特性に関する事前アンケートに回答し個人ごとに最適化されたモデルを構築する．学習の結果，ている．被験者は実験中，睡眠状態を取得可能な Fitbit 生

推定において皮膚電気活動や心拍数，LF/HF 比などの心体センサを 1 日中携行しながら生活するように指示されて理状態に関連した特徴量に加え，一日の総移動量や最も離いる．

れた位置までの距離などの移動距離に関連した特徴量の重要度が高いことがわかった．これらの重要な特徴を選定し3.2 アンケートデータの前処理て構築した推定モデルを用いて HRQOL の推定を行った結本研究で使用する労働衛生指標には，DAMS（Depression

果，相関係数 0.646 で正解値を追従できることを確認した．

and Anxiety Mood Scale）[9] を使用した．DAMS は抑う

この手法は，推定においてスマートフォンとリストバンド

つ気分と肯定的気分，および不安気分の程度を測定するた型のウェアラブルデバイスのみを使用するため，日常生活めの質問票であり，「はつらつとした」
，
「暗い」
，
「気がかり

で被験者の動作を制限することなく HRQOL の簡易評価がな」といった気分を表現する言葉について，今の自分の気可能である．

分にどの程度当てはまっているかを 7 段階で選択するよう

しかしこの手法では一人の学生被験者から得られたデーになっている．抑うつ気分得点の算出方法は，「暗い」「沈

タのみを使用しているため，一般性については検証されてんだ」「嫌な」の質問項目の 7 段階評価の合計であり，0 -

おらず，汎用性に欠けるという問題点がある．また，ウェ

18 の範囲の値を取りうる．同様に，肯定気分得点は，「楽アラブルデバイスとして単価 20 万円程度の Empatica E4

しい」「嬉しい」「はつらつとした」の，不安気分得点は，

wristband を使用しており，一人あたりのコストが高くなっ

「不安な」
「心配な」
「気がかりな」の合計点数である．

てしまうことも問題として挙げられる．

本研究の機械学習の正解データのラベリング手法は，先行研究でアンケート質問票により得られるメンタル指標な

2.3 本研究の位置付け

どの推定を行っている Sano らと同様の手法である．Sano

上記の統計分析による研究では，質問票により得られる

らの正解データの作成手法は，アンケート項目によって得

睡眠の質やリカバリー経験，疲労度，ストレスなどの指標

られたメンタル指標の点数に対して，その上位 20%と下を分析し，統計的な相関関係や因果関係を報告しているの

位 20%をそれぞれ High，Low の 2 値に設定している．な

みにとどまっている．よって，企業に勤める労働者一人ひお，中間の 60%のデータに関しては，アンケート回答におとりの心身状態の認識およびその分析結果にあったサポー

ける曖昧性が多分に含まれるため破棄している．本研究でトを行うことはできない．機械学習による質問票分析をは，DAMS 質問票により得られた抑うつ気分と肯定的気行っている関連研究では，企業に勤めるオフィスワーカを分，および不安気分得点について，それぞれの上位 20%と対象としていないことや，被験者数が少なく汎化性が乏し

下位 20%をそれぞれ High，Low の 2 値に設定し，2 分類

いことが問題点として挙げられる．

問題として扱う．抑うつ気分と肯定的気分，および不安気

本研究では，企業に勤めるオフィスワーカ一人ひとりの分得点の点数分布と上位下位 20%の範囲を図 1，図 2，図心身状態を把握し，それぞれにあったサポートすることで3 に示す．抑うつ気分と肯定的気分，および不安気分得点

行動変容を促し，人間のパフォーマンスや快適性向上を行の上位下位 20%の点数の閾値は，抑うつ気分：上位 20 ％うことを目的としている．本論では，企業に勤めるオフィ

点数 9 点，下位 20 ％点数 0 点，肯定気分：上位 20%点数 9

スワーカ一人ひとりの心身状態を把握するために，個々の点，下位 20 ％点数 3 点，不安気分：上位 20%点数 12 点，

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 1 特徴量一覧

表 2 BRF モデルのパラメータ
抑うつ気分

Feature Names

肯定気分

不安気分

1

Total Sleep Minutes

睡眠時間

bootstrap

True

True

True

2

Total Wake Minutes

ベットで起きていた時間

class weightbalancedbalancedbalanced

3Light Sleep Minutes

浅い眠りの時間

criterion

gini

gini

gini

4

Rem Sleep Minutes

レム睡眠の時間

max depth

None

3

3

5

Deep Sleep Minutes

深い眠りの時間

max features

3

3

5

6

Total Wake Time Ratio

ベットで起きていた

max leaf nodes

1

1

1

時間割合

min samples leaf

2

2

2

7

Light Sleep Time Ratio

浅い眠りの時間割合

min samples split

2

2

2

8

Rem Sleep Time Ratio

レム睡眠の時間割合

min weight fraction leaf

0

0

0

9

Deep Sleep Time Ratio

深い眠りの時間割合

n estimators

100

100

30

10

Number of Wake

11

Number of Light Sleep

浅い眠りの出現頻度

random state

1

1

1

12

Number of Rem Sleep

レム睡眠の出現頻度

sampling strategy

all

all

all

13

Number of Deep Sleep

深い眠りの出現頻度

verbose0

0

0

ベットで起きていた時間

n jobs

-1

-1

-1

の出現頻度

oob score

False

False

False

タを評価用，そのほかの被験者全員のデータを学習用デー
下位 20%点数 3 点であった．全体のアンケート回答総数

タセットとして学習およびモデル評価を行う．それを被験は，685 件であり，正解データのラベリング後のデータ総者ごとに繰り返し，モデルの被験者間における汎化性能を数は，274 件であった．

評価する手法である．評価指標には，Accuracy, Precision,

Recall, F1 Value を使用した．
3.3 特徴量抽出
労働衛生指標を推定するモデルの入力となる睡眠に関す

4.2 被験者ごとの交差検証結果

る特徴量一覧を表 1 に示す．本研究では，被験者の睡眠状

被験者ごとの交差検証の結果を表 3 に示す．抑うつ気

況を Fitbit Charge 3 [12] により取得した．Fitbit Charge

分，肯定気分，不安気分の F1 Value の値は，抑うつ気分

3 では，自動検出される入眠・起床時刻や睡眠時間だけでが最も高く，0.732 であった．また，その時の Accuracy,

なく，睡眠時の浅い睡眠，レム睡眠，深い睡眠などを 4 段

Precision, Recall, F1 Value の被験者ごとののばらつきを

階でを計測することが可能である．本研究では，それらの図 4, 5, 6 に示す．

4 段階の睡眠時間とその割合も特徴量として追加した．睡本研究で使用した Sano らが提案する正解データのラベ

眠の特徴量として用いるのは，起床時の DAMS 質問票のリング手法では，上位・下位 20%の回答結果のみを抽出し回答を行う直前の日付の睡眠である．特徴量は総計 13 項た際，60 人二週間のデータは，4 割に減少し，被験者によっ目である．

てその中に含まれるデータ件数にバラツキが生じる．それにより，Leave One Person Out 交差検証を行った時の F1

3.4 モデル構築

Value の平均値には，データ数の少ない被験者の結果も含推定モデルには，Balanced Random Forest（以後，BRF

まれてしまう．そこで，データ件数が一週間未満の被験者と称す）モデル [13], [14] を使用した．グリットサーチ法にのデータを除き，Accuracy, Precision, Recall, F1 Value をより調整した抑うつ気分，肯定気分，不安気分を推定する再計算したものを表 4 に示す．正解データラベリング後のBRF モデルのパラメータを表 2 に示す．

抑うつ気分，肯定気分，不安気分の被験者数はそれぞれ 42

4. 結果および考察
4.1 評価方法

名，44 名，42 名であった．また，それらに対して，データ
件数が一週間未満の被験者を除いた後の抑うつ気分，肯定気分，不安気分の交差検証における被験者数は 20 名，19

本研究では，上述した DAMS 質問票分析により得られ

名，21 名であった．表 4 から，抑うつ気分の推定精度が最る抑うつ気分，肯定気分，不安気分得点を 2 段階に分けても高く，0.776 であった．一方で，肯定気分の推定精度がラベリングした正解データと睡眠に関する特徴量を用い悪く，0.610 であった．

て，Leave One Person Out 交差検証法により，モデルの被験者ごとの推定のばらつきに関しては，図 4, 5, 6 か

汎用性評価を行った．Leave One Person Out 交差検証法

ら，被験者ごとにばらつきがあることが確認できる．被験とは，機械学習のモデル構築に使用するデータセットを被者ごとばらつきは，抑うつ気分の推定が最も小さく，第一験者ごとに分割し，データセットから被験者一人分のデー

四分位数と第三四分位数の幅が，0.24 であった．一方で，c 1959 Information Processing Society of Japan⃝4

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

図 1

表 3

抑うつ気分得点の分布

図 3 不安気分得点の分布

図 2 肯定気分得点の分布

被験者ごとの交差検証における精度評価
抑うつ気分

肯定気分

不安気分

Accuracy

0.639

0.640

0.565

Precision

0.917

0.902

0.704

Recall

0.639

0.640

F1 Value

0.732

0.696

表 5

抑うつ気分推定における特徴量の寄与率
特徴量

寄与率

1

Light Sleep Time Ratio

0.146339

2

Rem Sleep Minutes

0.117653

0.565

3

Rem Sleep Time Ratio

0.117653

0.600

4Number of Rem Sleep

0.098994

5

Total Wake Minutes

0.071501

表 4 一週間分以上データのある被験者の推定精度

6

Deep Sleep Time Ratio

0.070383

抑うつ気分

肯定気分

不安気分

7

Deep Sleep Minutes

0.068154

0.776

0.610

0.756

8

Light Sleep Minutes

0.066242

9

Total Sleep Minutes

0.065598

肯定気分，不安気分の推定のばらつきは，第一四分位数と10

Total Wake Time Ratio

0.063514

第三四分位数の幅がそれぞれ 0.53, 0.57 であった．このこ

11

Number of Wake

0.049613

12

Number of Light Sleep

0.044701

13

Number of Deep Sleep

0.026987

F1 Valueとから，本論で作成した汎用モデルは，被験者によっては，高い精度で推定できることもあるが，一方で低くなる可能性も多分に含まれていると言える．しかし，このモデルを

表 6 肯定気分推定における特徴量の寄与率

ベースとして使用者ごとに学習データを与え，パーソナラ

特徴量

寄与率

イズ化することで推定精度が向上する可能性があると考え

1

Light Sleep Time Ratio

0.125438

れられる．

2

Rem Sleep Time Ratio

0.124797

3

Rem Sleep Minutes

0.116199

4

Total Sleep Minutes

0.098601

5

Deep Sleep Minutes

0.088327

抑うつ気分，肯定気分，不安気分のそれぞれの推定結果

6Light Sleep Minutes

0.084920

全体の混同行列を図 7，8，9 に示す．混同行列の結果から，

7

Number of Rem Sleep

0.065996

抑うつ気分，不安気分に関しては，全体的にうまく推定を

8

Total Wake time Ratio

0.064743

行えているが，肯定気分に関して，肯定気分の低い状態の

9

Total Wake Minutes

0.056930

推定で 58%と High と誤って予測しており，うまく行うこ

10

Deep Sleep time Ratio

0.053145

11

Number of Wake

0.046709

12

Number of Deep Sleep

0.040319

13

Number of Light Sleep

0.033874

4.3 推定全体の評価とができていない．これは，起床時の DAMS の肯定気分の質問項目「楽しい」「うれしい」「はつらつとした」というポジティブな内容あまり当てはまらなく回答しずらかったからだと考えられる．
抑うつ，肯定，不安気分推定における全体の特徴量の寄5. おわりに与率を表 5, 6, 7 に示す．それぞれの推定において寄与率

本論では，一般企業 5 社に勤めるオフィスワーカ 60 人の上位 5 つの項目に，レム睡眠に関する特徴量が入っていの 2 ∼ 3 週間の生活データを基に，ウェアラブルデバイス

ることが確認できる．また，同様に浅い睡眠の時間割合のから取得可能な日々の睡眠データから，起床時の DAMS

特徴量（Light Sleep Time Ratio）も上位 5 つに入ってい質問票により得られる抑うつ，肯定，不安気分を，2 分類

る．これらのことから，起床時の抑うつ，肯定，不安気分で予測する汎用的な Balanced Random Forest モデルを構の推定において，深い睡眠の特徴量よりも，レム睡眠や浅築した．Leave one Person Out 交差検証の結果，評価指標

い睡眠の時間割合の特徴量が推定において有効であると考である F1 value を，抑うつ気分：0.776, 肯定気分：0.610,

えられる．

不安気分：0.756 の精度で推定可能であることを確認した．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝5

情報処理学会研究報告
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図 4

抑うつ気分推定のヒゲ図

図 5

肯定気分推定のヒゲ図

図 6

不安気分推定のヒゲ図

図 7 抑うつ気分推定の混同行列

図 8

肯定気分推定の混同行列

図 9

不安気分推定の混同行列

表 7 不安気分推定における特徴量の寄与率

1

特徴量

寄与率

Rem Sleep Time Ratio

0.109272などの確認を行う．

謝辞

2

Rem Sleep Minutes

0.100533

3Light Sleep Time Ratio

0.094728

4

Deep Sleep Time Ratio

0.083043

いる．また本実験は，株式会社 NTT データ経営研究所が5

Total Wake Time Ratio

0.082017

事務局を務める「応用脳科学コンソーシアム（CAN）」の6

Total Sleep Minutes

0.077754

産学連携研究会「IoT-NA 研究会」の参画企業と連携して7Light Sleep Minutes

0.077330

実施したものである

8

Number of Wake

0.074166

9

Deep Sleep Minutes

0.067463

10

Number of Rem Sleep

0.066891

11

Number of Light Sleep

0.062715

12

Total Wake Minutes

0.062314

13

Number of Deep Sleep

0.041775

また，混同行列の結果から，肯定気分の Low レベルの推定

本研究の一部は JST さきがけの支援のもと実施されて

参考文献
[1]

[2]

がうまく行えてないことがわかったが，抑うつ気分と不安
気分に関しては，全体的にうまく推定できていることが確認できた．被験者ごとの推定精度のばらつきをヒゲ図により確認した結果，抑うつ気分の推定がばらつきが小さく，[3]

第一四分位数と第三四分位数の幅が 0.24 であった．しかし，抑うつ気分の推定においても被験者ごとのばらつきは0.24 と大きめな値であることから，被験者によっては高い[4]

精度で推定することもあるが，場合によっては，低い精度で推定している場合もあることがあると言える．
今後の課題として，年齢や性別などの特徴量を追加する[5]

ことやモデルごとの精度比較を行い，推定精度の向上を目指す予定である．また，実用化を目的として，本モデルをベースとして，被験者ごとにパーソナライズ化した場合，被験者のデータをどの程度与えれば，精度が向上するのか

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝[6]

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