労働衛生に関するアンケートとモバイルセンサデータの統合的・継続的な収集
谷 優里1

松田 裕貴1

荒川 豊2

井上 創造3

概要：これまで人間の生理，心理状態等に関するデータ収集において，設置型センサの導入や質問票を用いた手法による計測が行われてきた．しかし，この手法は被験者への負担が大きく実用的ではないため，継続的なデータの収集は困難である．近年，IoT やセンシング技術の高度化により，小型センサやウェアラブルデバイス等を用いた簡易的なセンシングが可能になった．そこで我々は，より簡易的で汎用的なセンシング手法の構築を目的として．オフィスワーカーの心身・環境センシングのためのスマートフォンアプリケーションを開発し，一般企業 5 社 60 人のオフィスワーカーを対象に 2〜3 週間の実験を行った．本稿
では開発したアプリケーションのシステム・実験手順の説明に加え，実験で得られたデータを俯瞰しデー
タにおける様々な特徴についてまとめる．

Comprehensive and Continuous Health Data Collection with
Multiple Standard Questionnaire Surveys and Mobile Sensors
YURI TANI1YUKI MATSUDA1YUTAKA ARAKAWA2

1. はじめにSOZO INOUE3の事象に左右されてしまうという問題もある．しかし，近年，IoT やセンシング技術の高度化により，センサの小型人間の心理・生理状態や環境状態は心身に様々な影響を化やウェアラブルデバイスの高機能化が進み，これらを用与えるため，それらのデータを利用して人間のパフォーマいた手軽なセンシングが可能になった．こうした機器を用ンスや快適性向上に役立てる取り組みが広がっている．中い，質問票と同等のチェックを行うことができるようになでも，働き方改革により，オフィスワーカーの心身状態をれば，離散的なデータだけでなく連続的なデータを収集す把握し，サポートすることにより，いきいきと働ける職場ることができ，質問票の問題点を大きく改善できる．

を作るということは世界中の企業において喫緊の課題とセンシングデータから人間の内面的な状態を推定する関なっている．職場などの労働環境における心理状態の把握

連研究として，我々はスマートデバイスを用いた HRQOLには，質問票を用いたアンケートが一般的に用いられてい（Health Related Quality of Life）推定手法を提案している．日本においても，平成 26 年６月の労働安全衛生法のる [1]．この研究では，スマートフォンとウェアラブルデ改正により，50 名以上の従業員を抱えるすべての企業にバイスを用いて，歩数や心拍などの行動情報を収集するとおいてストレスヘルスの定期チェックが義務付けられ，労ともに，毎日 QOL に関わる既存アンケート（WHOQOL-働時間の正確な管理やストレスチェックが広がっている．

BREF [2], 26 問）に回答してもらっている．そして，アン

しかし，アンケートによるストレスの計測は，主観や心理ケート結果を正解値としたときに，計測した行動情報と機的バイアスが含まれてしまうという問題がある．また，年

械学習によって，その回答をどの程度推定できるかを検証１回といったある一点での観測になるため，調査日の前日している．その結果，行動と関連が薄い設問 9 問を除く，17 問に関して 91.2%の精度で推定可能であることを明ら
123

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
九州工業大学 Kyushu Institute of Technology

かにしている．この研究では，100 日間に渡って継続的にデータが収集されているものの，一人の被験者から得られたデータのみを使用しているため，一般性については検証

表 1 従来研究との比較されておらず，また被験者が学生であり実際のオフィスワーカーではないという課題があった．さらに，自身の行動だけではなく，環境が心身に与える影響もあると考えら

項目

従来研究

今回の研究

被験者数

1名

60 名

属性

学生

オフィスワーカー

利用するデバイス

Empatica E4*a （20 万円）

Fitbit Charge3（2 万円）

環境センサ

無有

対象とする質問票

HRQOL（WHOQOL-BREF）
のみ

ワークエンゲージメントやDAMS など，労働分野で用いられる一般的な質問票を組み合わせたもの

質問回数

1 回/日

6 回/日

れるが，環境のセンシングができていないという課題や，職場での心身状態を計測する上で，QOL だけでなく，他の指標も総合的に収集したほうが良いのではないかという懸念があった．
しかしながら，実際のオフィスワーカー多数からこのようなデータを収集することは簡単ではない．例えば，上記*ahttps://www.empatica.com/research/e4/

実験でも用いた Empatica E4 wristband は米国でしか購入できず，単価が 20 万円程度と高価である．また，一般的なオフィスワーカーは必ずしもスマートフォンの操作や IoT

2. 関連研究機器の設定に慣れているとは言えない．また，紙やメール関連研究として，雨森らはスマートデバイスを用いたによるアンケートは煩雑であり，長期的な調査は難しい．

HRQOL の推定手法を提案している [1]．この手法ではス

そこで本研究では，これらの問題を解決した上で，多く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，の一般的なオフィスワーカーからデータ収集が可能なシス

QOL に関わるアンケートによる正解データを 150 日分収テムを設計し，実際に 60 名のオフィスワーカーからデー集した後，計測したセンサデータから機械学習を行うためタの収集を行うという実験を行った．本稿では，そこで得の特徴量を計算し，推定モデルを構築することで HRQOLられた実験結果をまとめ，収集データの詳細や統計についを推定している．学習初期は全ての特徴量を使用して推定て報告する．

モデルの構築を行うが，データ計測日数を重ねるごとにモ

まず提案システムでは，一般ユーザでも入手可能で，アデルの再構築を行い，個人ごとに最適化されたモデルを構

プリケーションのインストールが簡単かつ安定しており，築する．学習の結果，推定において皮膚電気活動や心拍数，データ計測と回収が容易であるという観点から，ウェアラ

LF/HF 比などの心理状態に関連した特徴量に加え，一日のブルデバイスとしてさまざまな機器を試した結果，Fitbit

総移動量や最も離れた位置までの距離などの移動距離に関社のデバイスを採用した．また，環境データも同時に計測連した特徴量の重要度が高いことがわかった．これらの重するために，オムロンの小型環境センサを採用した．いず要な特徴を選定して構築した推定モデルを用いて HRQOL

れも BLE（Bluetooth Low Energy）でスマートフォンとの推定を行った結果，相関係数 0.646 で正解値を追従でき接続する．そして，これらの外部接続機器を統括するアプることを確認した．この手法は，推定においてスマートリケーション WorkerSense を開発した．アプリケーショ

フォンとリストバンド型のウェアラブルデバイスのみを使

ンでは環境センサ，ウェアラブルデバイスのデータ収集に用するため，日常生活で被験者の動作を制限することなく加えて，アンケートの配信が行われる．環境センサは，温HRQOL の簡易評価が可能である．

度・湿度など，計 8 項目の環境情報を測定する．ウェアラ

しかしこの手法では一人の被験者から得られたデータ

ブルデバイスは，心拍数・歩数といった計 5 項目の行動情のみを使用しているため，一般性については検証されて報を測定する．アンケートの回答収集は既存のアンケートおらず，汎用性に欠けるという問題点がある．また，ウェシステムを活用し，ワークエンゲージメント [3]，ワーカ

アラブルデバイスとして単価 20 万円程度の Empatica E4

ホリズム [4]，リカバリー体験 [5] など，労働衛生分野で用wristband を使用しており，一人あたりのコストが高くなっいられるスタンダードな質問票を用いて心理状態の測定をてしまうことも問題として挙げられる．

行う．また，実験期間中，機器の接続が正常に行われているか，データは収集されているかなどを一元管理する管理サーバも開発した．

3. 実験システム
本研究では，より簡易的かつ汎用的なセンシング手法のそして，実際の企業 5 社に協力していただき，60 名の構築を目的として，センサとスマートフォンアプリケーオフィスワーカーにデバイス及びアプリケーションを配布ションを用いたシステム（WorkerSense）を実装した．

し，2〜3 週間に渡るデータ計測を実施した．本稿では，詳細なデータの分析に先立ち，実験で得られたデータを俯瞰

3.1 WorkerSense システム概要

し，統計的な処理をすることで，アンケートの回答率や回WorkerSense システムの概要を図 1 に示す．本システ

答内容の推移，結果のばらつきといった，データにおけるムは，スマートフォンアプリケーション，小型で携行・装様々な特徴についてまとめる．

着しやすい 2 種類のセンサ，そしてそれらのデータを集約データデータ

Fitbit サーバ

uthン

OAーク等

タデー

装着

連携

ユーザ

SurveyMonkey（アンケート）

ト回答

情報

データ

図 1

図 2 Fitbit 生体センサ
Charge 3

WorkerSense
サーバ

スマートフォン
（Android/iOS）

WorkerSense
クライアント

環境センサ

データ

※設問

トークン

装着

認
証

Fitbit 公式アプリ

Fitbit 生体センサ※SurveyMonkey の
データは手動で出力システム概要図 3(a) ホーム画面(b) 初期設定画面(c) アンケート一覧画面(d) アンケート回答画面

オムロン環境センサ
2JCIE-BLするサーバシステムから構成される．1 つ目のセンサは被験者に装着し，歩数や心拍を計測するウェアラブルセンサで，もう 1 つのセンサは被験者が持ち歩き，周辺環境を計測する環境センサである．本稿では，それぞれ 図 2 に示
す Fitbit 生体センサ Charge 3*1 ，図 3 に示すオムロン環
境センサ 2JCIE-BL*2 を採用した．スマートフォンアプリ
ケーションは，これらのセンサの接続設定やユーザ ID などの初期設定，日々のアンケート配信を担っている．また，

図 4

サーバシステムでは，アンケートの配信設定や回答状況，クライアントシステムの画面そしてデータの取得状況を確認できるようになっている．
る．回答するアンケートを選択すると回答画面（図 4(d)）

3.2 WorkerSense クライアント
WorkerSense クライアントは，センサデータ収集およびアンケート回答を行うためのスマートフォンアプリケーに遷移する．アンケート回答後，自動的に環境センサからのデータ収集を行い，取得内容を管理サーバに送信する．

3.2.1 心身に関するアンケート
WorkerSense クライアントでは一日に 6 回のアンケーションで，被験者によって利用される．開発したアプリ
ケーションは，iOS および Android の両 OS に対応するもので，図 4 に示すような画面から構成されている．初回起動時に，設定画面（図 4(b)）よりメールアドレス，ユーザネーム，Fitbit トークンと環境センサを登録する．設定が正常に行われるとホーム画面（図 4(a)）から，各種センサの値を確認することができる．日々のアンケートはプッシュ通知として配信され，（図 4(c)）のように一覧で表示されト配信を行った．アンケートの配信は 6:00，9:00，12:00，15:00，20:00，21:00 であり，起床直後と就寝前の 6:00，21:00
は配信から 4 時間後，その他の時間では配信から 1 時間後を回答期限とした．アンケートの配信は決められた時間にプッシュ通知が送られることで，被験者へ通知される．ア
ンケート回答の収集には SuveyMonkey*3 を使用し，勤務日と休日で異なるアンケート内容を配信する．表 2，表 3
は，勤務日・休日における各時間帯での設問項目をまとめ*1*2

https://www.fitbit.com/jp/charge3
https://www.fa.omron.co.jp/products/family/3723/*3

https://jp.surveymonkey.com/

表 2 勤務日アンケートの内容
設問項目

設問数

起床時
6:00

朝
9:00

昼
12:00

夕方
15:00

夜20:00

就寝前
21:00

DAMS [6]

9○

○

○

○

○

○

ワークエンゲージメント [3]

3○

○

○

○

リカバリー経験 [5]4○

生産性 [7]

2

SAP[8]

4ADL

3

直前の業務

10

勤務休日判定1

昼休憩の過ごし方

1

一日の振り返り

1
合計

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

オムロン
環境センサ

起床時

朝

枕元に設置

ストラップを付けて常時携帯

Fitbit
生体センサ

アンケート
アプリ

夕方

夜

非利き手に常時装着
回答(6:00配信)

図 5

○

昼回答

回答

回答

入浴

就 寝前

脱衣所に設置

枕元に設置

外す

再び装着

回答

回答

(9:00配信) (12:00配信) (15:00配信) (20:00配信) (21:00配信)

被験者の一日の実験スケジュール

○

14

20

26

26

27

16

3.2.2 環境センシング
Android 版ではアンケートを開始した時に，iOS 版では

表 3 休日アンケートの内容

アンケートを終了した時に，オムロン環境センサへ BLE を設問項目

設問数

起床時
6:00

朝9:00

昼12:00

夕方15:00

夜20:00

就寝前
21:00

DAMS [6]

9○○

○

○

○

○

ワークエンゲージメント [3]3

リカバリー経験 [5]4

生産性 [7]

2

SAP[8]

4

ADL

3

直前の業務

10

勤務休日判定1

昼休憩の過ごし方

1

一日の振り返り

○
○○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

14ている全データを抽出し，環境センサの初期化処理を行う．
抽出されたデータは JSON 形式に整形され，アカウントを識別するユーザ ID とアンケートの識別に用いるアンケー
ト ID と共にデータ収集サーバに送信される．また，オムロン環境センサへの接続からアップロードまでの処理は全○1合計用いて接続する．接続後，オムロン環境センサに記録され2016

161619てバックグラウンドで行うため，途中でアプリケーションを終了した場合でも処理は行われる．

DAMS（Depression and Anxiety Mood Scale）[6] は肯

4. オフィスワーカーの心身・環境データ収集
実験

定的気分と抑うつ気分，および不安気分の程度を測定するより手軽で汎用的なセンシング手法の構築を目的とし，ための質問票であり，「はつらつとした」，「暗い」，「気が今回開発したスマートフォンアプリケーションを用いて一かりな」といった気分を表現する言葉について，今の自分般企業 5 社のオフィスワーカー 60 人を対象に 2〜3 週間のたものである．の気分にどの程度当てはまっているかを 7 段階で選択すデータ計測を実施した．また，適切なデータ計測のために，るようになっている．ワークエンゲージメント [3] は仕事データ計測期間の前に 6 日間の練習期間を設け，被験者のに積極的に向かい活力を得ている状態を評価するもので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あり，仕事にどの程度熱心に取り組んでいるかを尋ねる質てもらった．

問となっている．リカバリー経験 [5] はストレスフルな体験によって消費された心理社会的資源を元の水準に回復

4.1 実験手順（リカバリー）させるための行動について質問するもので被験者には実験中，オムロン環境センサと Fitbit 生体セあり，1 日の仕事が終わった後の時間の過ごし方についてンサを携行しながら過ごしてもらった．被験者の 1 日の実答えるといった内容になっている．生産性 [7] は労働量に

験スケジュールを図 5 に示す．環境センサは普段はスト対する生産量を表し，仕事におけるパフォーマンスを評価

ラップを付けて持ち歩き，睡眠時と入浴時は近くに設置しする質問となっている．SAP（Subjective Assessment ofてもらう．ウェアラブルデバイスは入浴時以外は常時非利Workplace Productivity）[8] は，室内環境の質と知的生産き手に装着してもらう．アンケートは毎日 6 回決まった時性を調査するための指標である．また本システム構築に際間に配信され，配信から 1 時間以内に回答してもらう．

し，新たに ADL（Activity of Daily Living）や直前の業務などについての設問を用意した．ADL では日常生活を送るための動作（どこで，誰と，何をしているのか）についての設問となっている．

4.2 収集データ
表 4 は実験期間中，スマートフォン，Fitbit 生体センサ，さらに，調査期間終了後に，上記設問に加えてワーカホ

オムロン環境センサを用いて収集する位置情報，環境情報，

リズム [4] などの労働衛生分野で使われるスタンダードな生体情報のデータをまとめたものである．また，Fitbit 生質問票を用いたアンケートも実施した．ワーカホリズム [4]体センサで取得される活動ログに関する詳細なデータとそは強迫的かつ過度に働く傾向を評価するものであり，労働の算出アルゴリズムを表 5 に示す．

に対する義務感や働き過ぎかどうかについて尋ねる内容になっている．

浮き沈みに影響を与えるのではないかと考えられる．単な

表 4 取得データ
デバイスデータ

単位

測定間隔

緯度度

不定期

経度度

不定期

高度m

不定期

精度m

不定期

カーに対しては異なる結果が得られる場合がある．座位時

方位*a-

不定期

間については，X 社が比較的長いことがわかった．長時間

スマートフォン

Fitbit 生体センサ
Charge 3

る移動距離だけでなく，徒歩，車，電車など移動手段の違いによる影響力の変化もみられる可能性がある．しかし，雨森らの研究では被験者が学生であったため，オフィスワー

速度m/s

不定期の座位行動は糖尿病，心血管疾患を発症しやすくなったり，心拍数BPM

1秒死亡リスクを高めたりといった，健康に悪影響を及ぼすこ

活動量ログ*b-

1分

睡眠ログ*c1分とがわかっており [9]，座位時間の差異による体調や仕事の-

温度℃

湿度%RH

については企業による差異は特にみられなかった．Fitbit
生体センサでは，睡眠時間だけでなく睡眠に関する様々な照度

lx

UV 指数*d-

気圧hPa

騒音dB

不快指数*e-熱中症指数*f℃

オムロン環境センサ
2JCIE-BL

5分*a

北を 0 として，時計回りに 360 まで増加する数値で表す*b歩数，歩行距離，消費カロリー，昇降階数，着座時間，運動時間からなる活動量に関する情報のログ*c

就寝・起床時刻，睡眠時間，睡眠の深さ等，睡眠に関する情報のログ*dWHO: Global solar UV index-A practical guide-2002 にて規定されている，紫外線が人体に及ぼす影響の度合いを表す指標*e

温度（T ），湿度（H ）の値から算出される不快度合いを表す指標（D ）D = 0.81 · T + 0.0 · 1H · (0.99 · T − 14.3) + 46.3

*f

湿球黒球温度（WBGT：Wet Bulb Globe Temperature）と呼ばれる，熱中症を予防することを目的とする指標の値

効率にも影響があるのではないかと考えられる．睡眠時間データの記録ができ，レム睡眠とノンレム睡眠との比率や，目覚めてから起き上がるまでの時間などのデータも見ることで，より詳細に分析を行うことができると考えられる．

5.2 環境状態
オムロン環境センサで取得した温度，湿度，照度，UV，気圧，騒音について企業ごとの平均値をそれぞれ図 9，図 10，
図 11，図 12，図 13，図 14 に示す．早朝/深夜と日中では環境が異なり，また，休日のデータを含めるとばらつきが多くなったため，これらのデータは平日の 9:00〜18:00のデータのみを対象として計算した．
温度，湿度については，企業による差異はみられなかっ表 5

活動量ログ詳細と算出アルゴリズム

データ

単位

算出アルゴリズム歩数

歩

歩行パターンを検出し記録

移動距離（乗り物移動を含まない）
消費カロリー
レベル 1 の運動時間（座位時間）

*g

km
kcal分

レベル 3 の運動時間分

レベル 4 の運動時間分

験者ごとに切り分けてアンケート結果と照らし合わせて歩数に歩幅をかけて算出

データを見ることで何らかの相関が得られる可能性がある．

（GPS データは使用しない）

また，天候による差異も考慮して分析を行う必要がある．

年齢，性別，身長，体重，心拍数
によって算出

照度については，T 社が特に高いことがわかった．UV に関しても T 社は高かったため，オフィス内環境に太陽光が分レベル 2 の運動時間た．快適な室内環境にはある程度の個人差があるため，被代謝当量（MET*g ）によって算出運動の強度を表す値（MET1 は体が休息状態にあることを示す）．Fitbit
生体センサでは MET によって運動レベルの分類を行っている多く入ってくるような構造になっているのではないかと考えられる．太陽光の明かりと室内灯の明かりで，ワークエンゲージメントへの差異がみられる可能性がある．気圧に関しては，F 社が特に高いという結果が得られた．この数
値は天候やオフィス環境に左右されるため，これらの要素

5. 実験結果と考察も合わせて分析を行う必要がある．騒音については，企業による差異はみられなかった．この指標は，静かな場所で

本章では前章の実験で収集したデータの詳細とそれらの黙々と作業する方が集中できる人もいれば，チームで話し統計について述べる．表 6 にそれぞれ被験者の男女人数，合いながら作業する方が集中できる人もいるので，個人差年代別人数，世帯状況，そしてデータ収集期間を示す．

がある場合があるが，データを分析することでその識別ができるようになれば，個人によって最適な環境づくりを行5.1 活動記録うことができると考えられる．

Fitbit 生体センサで取得した歩数，座位時間，睡眠時間について企業ごとの平均値をそれぞれ図 6，図 7，図 8 に示

5.3 アンケート

す．歩数については，企業による差異は特にみられなかっ日々の心身に関するアンケートへの回答率を配信時間ごた．雨森ら [1] は，移動距離に関する特徴量が QOL に影響とに算出したものを図 15 に示す．全体的に 65%程度と回を与える重要な指標であると述べているため，本研究での答率が低く，その中でも起床時と就寝前を除く日中の回答

歩数や移動距離に関するデータにおいても同様に，気分の率が特に低かった．

表 6
性別
女性

被験者の属性（人）とデータ収集期間

年齢層

世帯状況

男性

20 代

30 代

40 代

50 代

単身世帯

それ以外

合計人数

データ収集期間

N社

3623312792019 年 1 月 24 日（木）〜 2 月 7 日（木）T社

01004331910

2019 年 1 月 30 日（水）〜 2 月 13 日（水）F社

214136631316

2019 年 1 月 24 日（木）〜 2 月 7 日（木）8176106342125

2019 年 1 月 31 日（木）〜 2 月 14 日（木）

全体

1347

920

18

131050

60

-

18000

30.00

16000

28.00

14000

26.00

12000

24.00

10000

10315

10658

10341

10879

9716

8000
6000

温度（℃）

歩数（歩）

X社

24.82

25.30

25.03

24.89

24.71

全体

N社

T社

F社

X社

40.67

39.80

38.96

T社

F社

X社

22.0020.00
18.00
16.00

4000

14.00

2000

12.00
10.00

0N社

全体

T社

F社

X社

図 9 温度（企業別）

図 6 歩数（企業別）
18.00

50.00

16.00

45.00

14.66
13.22

12.63

13.02

40.00

11.81

12.00

湿度（%）

座位時間（時間）

14.00

10.00
8.00
6.00

35.00
30.00
25.00

15.00

2.00

10.00

0.00
N社

全体

図 7T社

F社

全体

X社

9.00

510

8.00

460
6.30

6.00

5.91

6.30

N社

図 10 湿度（企業別）

座位時間（企業別）

6.40

410

6.41

360
照度（lx）

睡眠時間（時間）

42.38

20.00

4.00

7.00

39.66

5.00
4.00

313

310
260
210

3.00

160

2.00

110

1.00

60

135

15014385

100.00
全体

N社

図 8T社

睡眠時間（企業別）

F社

X社

全体

N社

T社

図 11 照度（企業別）

F社

X社

18.00

0.050

16.00

UV（(μＷ/cm2）

0.040

14.00
12.00

0.030

0.030
0.021

0.020

0.020

10.56
9.18

10.00

0.023
0.019

8.20

8.00

9.06

9.16

F社

X社

6.00
4.00

0.010

2.00

0.000

0.00

N社

全体

T社

図 12F社

X社

図 16UV（企業別）

1025

N社

T社

ワークエンゲージメント（企業別）

6. おわりに

1020
気圧（hPa）

全体

近年，労働環境におけるオフィスワーカーのパフォーマンスや快適性の向上に向けて，心理・身体状況のデータ収

1015
1012
1009

1010

1008

集・分析を役立てる取り組みが活発化している．しかしな
1009

1008

がら，多数のオフィスワーカーから長期的にデータを収集することは容易ではない．そこで，本研究ではオフィス

1005

ワーカーの心身と環境センシングのためのスマートフォン
1000
N社

全体

T社

図 13

F社

X社

アプリケーションについて提案するとともに，60 人のオフィスワーカーを対象に 2〜3 週間の実験を行った．その結果，オフィスワーカーの心身と環境に関する様々なデー気圧（企業別）タを取ることができた．しかし実環境でシステムを運用し55.00

た結果，アンケートへの回答率が低く，実用性の面で改善50.00が必要であることがわかった．より簡易的なセンシングシ

騒⾳（db）

45.00

41.35

41.85

41.34

41.78

41.31

40.00

ステムを構築するには，アンケートの頻度や設問数を減ら35.00してユーザへの負担を減らしたり，毎回質問の順番を変え30.00てユーザに飽きさせないといった工夫をすべきである．ア

25.00

ンケートの回答において相関関係がみられれば，アンケー

20.00

トを別の簡易なアンケートに置き換えたり，設問数を短縮15.00したりすることができる．今後の課題としては，得られた

10.00
N社

全体

T社

F社

X社

センサデータを複数組み合わせたり，他の情報と合わせて見たりすることで，被験者のワークエンゲージメントや気

図 14

騒音（企業別）分の浮き沈みに関係のある指標を抽出するためにデータ解析を行うことが挙げられる．

100
90
80
回答率（%）

70

64.98

77.33

71.11
57.89

60

63.56

58.56

謝辞 本研究の一部は JST さきがけの支援のもと実施されている．また本実験は，株式会社 NTT データ経営研究

61.56

所が事務局を務める「応用脳科学コンソーシアム（CAN）」

50の産学連携研究会「IoT-NA 研究会」の参画企業と連携し40て実施したものである．

30
20
10

参考文献

0
全体

6:00

9:00

12:00

15:00

20:00

アンケート配信時間

図 15

アンケート回答率（配信時間別）

21:00

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C. Amenomori, T. Mizumoto, H. Suwa, Y. Arakawa, andK. Yasumoto, “A method for simplified hrqol measurement by smart devices,” in Wireless Mobile Communication and Healthcare, P. Perego, A. M. Rahmani, andN. TaheriNejad, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2018, pp. 91–98.

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