情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

オフィスワーカーの心身と環境センシングのためのアプリケーションの開発と評価
谷 優里1,a)

松田 裕貴1

河中 祥吾1

大坪 敦1

平野 陽大1

荒川 豊2,3

安本 慶一1

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，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，実験時に起きたヒューマンエラー等の事象について考察し，改善案を述べる．
キーワード：ワークエンゲージメント，ウェアラブルデバイス，データ収集1. はじめに人間の心理・生理状態や環境状態は心身に様々な影響をい，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ることができ，質問票の問題点を大きく改善できる．

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．中連研究として，我々はスマートデバイスを用いた HRQOL

でも，働き方改革により，オフィスワーカーの心身状態を（Health Related Quality of Life）推定手法を提案してい把握し，サポートすることにより，いきいきと働ける職場る [1]．この研究では，スマートフォンとウェアラブルデ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

ともに，毎日 QOL に関わる既存アンケート（WHOQOL-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BREF [2], 26 問）に回答してもらっている．そして，アンる．日本においても，平成 26 年６月の労働安全衛生法の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改正により，50 名以上の従業員を抱えるすべての企業に械学習によって，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，労している．その結果，行動と関連が薄い設問 9 問を除く，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．

17 問に関して 91.2%の精度で推定可能であることを明ら

しかし，アンケートによるストレスの計測は，主観や心理かにしている．この研究では，100 日間に渡って継続的に的バイアスが含まれてしまうという問題がある．また，年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の事象に左右されてしまうという問題もある．しかし，近されておらず，また被験者が学生であり実際のオフィス

年，IoT やセンシング技術の高度化により，センサの小型ワーカーではないという課題があった．さらに，自身の行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

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 Prestotani.yuri.tu3@is.naist.jp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c 1959 Information Processing Society of Japan
⃝1123a)

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情報処理学会研究報告
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うなデータを収集することは簡単ではない．例えば，上記

表 1 従来研究との比較実験でも用いた 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，一般的な項目

従来研究今回の研究

被験者数

1名

60 名

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）

機器の設定に慣れているとは言えない．また，紙やメール

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

によるアンケートは煩雑であり，長期的な調査は難しい．
そこで本研究では，これらの問題を解決した上で，多く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テムを設計し，実際に 60 名のオフィスワーカーからデー*aタの収集を行うという実験を行った．本稿では，その際にhttps://www.empatica.com/research/e4/

設計・開発したモバイルアプリケーションおよび実験を通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じて得られた知見について報告する．

築する．学習の結果，推定において皮膚電気活動や心拍数，まず提案システムでは，一般ユーザでも入手可能で，アLF/HF 比などの心理状態に関連した特徴量に加え，一日の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，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．これらの重ブルデバイスとしてさまざまな機器を試した結果，Fitbit

要な特徴を選定して構築した推定モデルを用いて HRQOL社のデバイスを採用した．また，環境データも同時に計測の推定を行った結果，相関係数 0.646 で正解値を追従できするために，オムロンの小型環境センサを採用した．いずることを確認した．この手法は，推定においてスマートれも BLE（Bluetooth Low Energy）でスマートフォンと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接続する．そして，これらの外部接続機器を統括するアプ用するため，日常生活で被験者の動作を制限することなくリケーション WorkerSense を開発した．アプリケーショ

HRQOL の簡易評価が可能である．

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しかしこの手法では一人の被験者から得られたデータ加えて，アンケートの配信が行われる．環境センサは，温のみを使用しているため，一般性については検証されて度・湿度など，計 8 項目の環境情報を測定する．ウェアラおらず，汎用性に欠けるという問題点がある．また，ウェブルデバイスは，心拍数・歩数といった計 5 項目の行動情

アラブルデバイスとして単価 20 万円程度の Empatica E4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wristband を使用しており，一人あたりのコストが高くなっシステムを活用し，ワークエンゲージメント [3]，ワーカてしまうことも問題として挙げられる．

ホリズム [4]，リカバリー体験 [5] など，労働衛生分野で用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

3. 提案システム行う．また，実験期間中，機器の接続が正常に行われてい本研究では，より簡易的かつ汎用的なセンシング手法のるか，データは収集されているかなどを一元管理する管理構築を目的として，センサとスマートフォンアプリケーサーバも開発した．

ションを用いたシステム（WorkerSense）を実装する．

そして，実際の企業 5 社に協力していただき，60 名の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し，3.1 WorkerSense システム概要

2〜3 週間に渡るデータ計測を実施した．本稿では，実験時

WorkerSense システムの概要を図 1 に示す．本システに起きたヒューマンエラーなどの不具合をまとめ，ユーザ

ムは，スマートフォンアプリケーション，小型で携行・装ビリティや改善点について考察するとともに，再発防止策

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を提案する．

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2. 関連研究

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，周辺環境を計関連研究として，雨森らはスマートデバイスを用いた測する環境センサである．本稿では，それぞれ 図 2 に示

HRQOL の推定手法を提案している [1]．この手法ではス

す Fitbit 生体センサ Charge 3*1 ，図 3 に示すオムロン環

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，境センサ 2JCIE-BL*2 を採用した．表 2 はそれらで取得可

QOL に関わるアンケートによる正解データを 150 日分収

能なデータを示す．スマートフォンアプリケーションは，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これらのセンサの接続設定やユーザ ID などの初期設定，の特徴量を計算し，推定モデルを構築することで HRQOL

日々のアンケート配信を担っている．また，サーバシステを推定している．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c 1959 Information Processing Society of Japan
⃝

*1
*2

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

2

情報処理学会研究報告
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表 2 取得するデータ
データ

データ

Fitbit サーバ

Fitbit 公式アプリ

装着

認証uthFitbit 生体センサ
Charge 3

心拍数BPM

1秒

活動量ログ*a-

1分

睡眠ログ*b-

1分

温度℃

湿度%RH

照度lx

ン

測定間隔ーク

データ

WorkerSense
サーバ

UV 指数*c-気圧hPa

騒音

スマートフォン
（Android/iOS）

WorkerSense
クライアント

図 1単位

オムロン環境センサ
2JCIE-BL等

タデー
情報

環境センサ

データ

ト

SurveyMonkey（アンケート）
連携

ユーザ

O
A

設問

データ

装着

※

回答

トークン

Fitbit 生体センサ

デバイス

*a
※SurveyMonkey のデータは手動で出力システム概要

5分dB
*d

不快指数-

熱中症指数*e℃

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*b

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*c

WHO: 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*d

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*e

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( 2 ) Fitbit 生体センサの登録：Fitbit 生体センサによって測定されたデータは全て Fitbit サーバに蓄積され，直接取り出すことができない仕様となっている．そこで，

OAuth 認証を行うことで Fitbit サーバ上にある当該
図 2 Fitbit 生体センサ
Charge 3

図 3

オムロン環境センサ
2JCIE-BL

ムでは，アンケートの配信設定や回答状況，そしてデータデータに API 経由でアクセスするためのトークンを取得する．

( 3 ) オムロン環境センサの登録：オムロン環境センサはBLE を介して直接的にデータを取得することが可能の取得状況を確認できるようになっている．

である．そこで，ユーザの保有するセンサとスマートフォンアプリケーションを紐付けるための登録を行

3.2 WorkerSense クライアント

う．登録後は，ユーザの操作に依らずセンサからデー

WorkerSense クライアントは，センサデータ収集およびタを定期取得することが可能となる．

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
ションで，被験者によって利用される．開発したアプリ

3.2.2 心身に関するアンケート

ケーションは，iOS および Android の両 OS に対応するもWorkerSense クライアントでは一日に 6 回のアンケーので，図 4 に示すような画面から構成されている．初回起

ト配信を行った．アンケートの配信は 6:00，9:00，12:00，動時に，設定画面（図 4(b)）よりメールアドレス，ユーザ15:00，20:00，21:00 であり，起床直後と就寝前の 6:00，21:00

ネーム，Fitbit トークンと環境センサを登録する．設定がは配信から 4 時間後，その他の時間では配信から 1 時間後正常に行われるとホーム画面（図 4(a)）から，各種センサのを回答期限とした．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プッシュ通知が送られることで，被験者へ通知される．ア

通知として配信され，（図 4(c)）のように一覧で表示されンケート回答の収集には SuveyMonkey*3 を使用し，勤務る．回答するアンケートを選択すると回答画面（図 4(d)）

日と休日で異なるアンケート内容を配信する．表 3，表 4に遷移する．アンケート回答後，自動的に環境センサからは，勤務日・休日における各時間帯での設問項目をまとめのデータ収集を行い，取得内容を管理サーバに送信する．

たものである．

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

以降では，各ステップごとの詳細を説明する．

3.2.1 アプリケーションの初期設定
ユーザは WorkerSense クライアントの初回起動時に，下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ための質問票であり，「はつらつとした」，「暗い」，「気が記の手順に従って初期設定を行う．

かりな」といった気分を表現する言葉について，今の自分( 1 ) ユーザ登録：メールアドレスとユーザネームを登録すの気分にどの程度当てはまっているかを 7 段階で選択する．これらの情報は個人とは紐付かない形式となってるようになっている．ワークエンゲージメント [3] は仕事おり，トラブル対応などの用途にのみ利用される．

*3c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

https://jp.surveymonkey.com/

3情報処理学会研究報告
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表 3 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]

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

1
合計

○○

○

○

○
○
○

142026262716

表 4 休日アンケートの内容(a) ホーム画面(b) 初期設定画面

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

120

16

16

16

19

一日の振り返り

○
○
○
○
○

1
合計

14

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．
さらに，調査期間終了後に，上記設問に加えてワーカホ
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]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．

3.2.3 環境センシング
Android 版ではアンケートを開始した時に，iOS 版ではアンケートを終了した時に，オムロン環境センサへ BLE を用いて接続する．接続後，オムロン環境センサに記録され(c) アンケート一覧画面(d) アンケート回答画面

図 4 クライアントシステムの画面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ト ID と共にデータ収集サーバに送信される．また，オムあり，仕事にどの程度熱心に取り組んでいるかを尋ねる質

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問となっている．リカバリー経験 [5] はストレスフルな体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を終了した場合でも処理は行われる．

（リカバリー）させるための行動について質問するものであり，1 日の仕事が終わった後の時間の過ごし方について

3.3 WorkerSense サーバ答えるといった内容になっている．生産性 [7] は労働量にWorkerSense サーバは，データ収集機能，ステータス管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理機能，データ統合機能からなり，各ユーザの利用するスする質問となっている．SAP（Subjective Assessment of

マートフォンアプリケーションの情報を集約し，統合的にWorkplace Productivity）[8] は，室内環境の質と知的生産管理する役割を担う．それぞれの機能は次に示すとおりで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ある．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

4情報処理学会研究報告
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オムロン
環境センサ

起床時

朝昼夕方

夜

枕元に設置

ストラップを付けて常時携帯

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

… OAuth 未完了… 初期登録完了済… 直近のアンケートが未回答…

直近でオムロン環境センサのデータ抽出に失敗した

Fitbit
生体センサ

アンケート
アプリ

非利き手に常時装着
回答(6:00配信)

回答

回答

回答

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

… OK
…

図 6

オムロン環境センサに問題あり

被験者の一日の実験スケジュール… OK

図 5 WorkerSense サーバのステータス管理画面

4.2 起きた事象と改善案
本システムを実環境で利用し実験を行った結果，計測する上で様々な事象が起こった．本節ではその事象について整理し，考えられる原因と改善案について述べる．

• データ収集機能：初期設定情報および定期的に収集されるオムロン環境センサデータを，各スマートフォンアプリケーションより収集するとともに，リレーショナルデータベース上に格納する．

• ステータス管理機能：図 5 に示すように，データの収集状況やアンケートの回答状況などを管理者が一覧して確認することができる機能である．基本的にアンケートの回答はユーザの任意に基づくものであり，またアンケート回答時にオムロン環境センサが接続可能な距離にない場合，データの抽出がなされない可能性がある．本機能は，そうしたトラブルを早期に発見し解決するための手がかりを提供する．

• データ統合機能：Fitbit 生体センサによって収集された情報は Fitbit 独自のクラウドサービスにて集約されている．そこで，前述の WorkerSense クライアントを通じて取得したトークンを用い，センシングデータをAPI 経由で取得する．

4. オフィスワーカーの心身・環境データ収集実験より手軽で汎用的なセンシング手法の構築を目的とし，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［事象 1］ 初期設定における ID の誤入力
日々のアンケートにおいて被験者個人の ID を入力する必要があるが，誤って別の ID を入力してしまうという現象が数件起きた．被験者には一人ひとり固有の 5 桁の IDを割り振っており，アンケート時に自身の ID を入力してもらうようになっている．これは，収集データから被験者個人の特定ができないよう匿名性を担保した上で，トラブルがあった場合に被験者に事態を知らせることができるようにつくられたシステムである．しかし，アンケートにおいて半角数字で ID を入力するよう質問を設けたところ，数人の被験者が入力ミスにより ID を打ち間違えてしまった．他にも，Fitbit アカウントにログインするためのメールアドレスを入力する際にメールアドレスを打ち間違えてしまうという事例も数件発生した．自由記述式の設問において，ヒューマンエラーによる入力ミスを完全に防ぐことは難しく，その上 5 桁の ID という被験者の打ち慣れていない文字列を入力することはミスを誘発することにも繋がる．このため，匿名性を守りつつ入力ミスが起きづらいQR コードを使用することが改善策の一つとして挙げられる．
［事象 2］ Fitbit データの画面表示による誤認

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WorkerSense クライアントと Fitbit 生体センサとの連携データ計測を実施した．また，適切なデータ計測のために，において，WorkerSense 側で値の取得ができると誤解し，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Fitbit の値を示す画面が更新されないとの報告があった．

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WorkerSense クライアントにおいて，Fitbit 生体センサのてもらった．

情報は図 7 のように表示されるが，これは Fitbit サーバから取得したデータを使用しているため，まず Fitbit 公式ア

4.1 実験手順

プリによるデータ送信ができていなければデータの更新は

被験者には実験中，オムロン環境センサと Fitbit 生体セできない．よって，正しくデータ更新を行うには，Fitbit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

公式アプリを使って Fitbit 生体センサとスマートフォンの験スケジュールを図 6 に示す．環境センサは普段はスト同期を取った後に，WorkerSense クライアントを起動して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更新ボタンをタップする必要がある．WorkerSense におけてもらう．ウェアラブルデバイスは入浴時以外は常時非利る Fitbit 生体センサのデータ表示画面は，Fitbit との連携き手に装着してもらう．アンケートは毎日 6 回決まった時が正しく取れていることを示すために設定したものだった

間に配信され，配信から 1 時間以内に回答してもらう．

が，被験者はこのアプリケーションのみでデータ取得がで

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

5情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportを操作できない場合がある．また，帰宅途中や昼休憩中などにアンケート配信に気付かず時間を過ぎてしまうケースもあった．今回は期限を配信後 1 時間以内と設定したが，通知のタイミングを工夫することで回答率を上げるようにする必要がある．
［事象 5］ 定期的・反復的なアンケートによる被験者の回
答疲れ
アンケート内容は，勤務日と休日で 2 種類のものがあるが，同じ設問を何度も繰り返すものも存在する．特にDAMS と SAP においては 1 日 6 回尋ねるようになっているため，毎回のアンケートに同じ質問文が含まれるという構成になる．その結果，何度も同じことを質問されることで被験者が飽きてしまい，同じ回答を繰り返したり，よく考えずランダムに回答したりなど，粗雑な回答をしてしまう可能性がある．このため，質問の順序を変えるなど，アンケートに新鮮味を出すようにすることが必要であると考えられる．
図 7 WorkerSense における Fitbit のデータ表示画面

5. おわりにきると勘違いしてしまい，結果としてデータが更新されて近年，労働環境におけるオフィスワーカーのパフォーマいないのでは，といった混乱を招くことになってしまった．

ンスや快適性の向上に向けて，心理・身体状況のデータ収ユーザが WorkerSense クライアントの役割を正しく理解で集・分析を役立てる取り組みが活発化している．しかしなきていないまま，開発者側で余分に機能を追加してしまっがら，多数のオフィスワーカーから長期的にデータを収たことがこの問題の原因となったと考えられる．このアプ集することは容易ではない．そこで，本稿では，オフィスリケーションでは何が可能で何のために利用するものなの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かを明らかにするような，単純な画面設計が必要である．

アプリケーションについて提案するとともに，60 人のオ［事象 3］ オムロン環境センサの電池交換後の初期化失敗

フィスワーカーを対象に 2〜3 週間の実験を行った．このに伴うデータ欠損

実験を遂行するにあたって，様々なヒューマンエラーに伴Android 版アプリケーションでは，オムロン環境センサ

うトラブル等の事象が生じたため，それらを系統的に整理の電池交換後に正常にデータが収集されない（オムロンセすることにより，今後の長期的な実験に向けた有益な知見ンサにデータが蓄積されない）という現象が数件確認されを得ることができた．また，今回の実験を通して，2 週間た．このバグは，電池交換後の初期化処理が失敗していたに渡るオフィスワーカーの心身・環境状態データを収集すことが原因だと思われる．一度ペアリングしたオムロン環ることができた．今後の展望としては，よりオフィスワー

境センサは，3.2 節図 4(b) のオムロン環境センサの項目にカーの生活に溶け込んだ形で心身・環境データを収集可能表示されるようになっている．この項目は現在接続されてなシステムへと改良すると共に実際の実験を通した検証をいるオムロン環境センサが表示されているわけではないの行うこと，得られたデータから日常生活に寄与する特徴量だが，初期化後にこの項目にオムロン環境センサが表示さを抽出するためにデータ解析を行うことが挙げられる．

れていると，正常に初期化が完了したものだと誤解してし謝辞 本研究の一部は JST さきがけの支援のもと実施さまうという UI の問題があった．この問題を回避するためれている．また本実験は，株式会社 NTT データ経営研究には，電池交換時は新規に電池交換用のダイアログを作成

所が事務局を務める「応用脳科学コンソーシアム（CAN）」し，ユーザの交換の手順を誘導することが必要である．の産学連携研究会「IoT-NA 研究会」の参画企業と連携し［事象 4］ アンケートの回答期限によるデータ欠損て実施したものである．

アンケートは決まった時間帯の心理状態について回答を収集する必要があるため，それぞれ回答期限を設けてい

参考文献

る．しかし，被験者の中には業務中スマートフォンをロッ[1]カーの中に入れておいたり，かばんの中にしまっていて気付かなかったりと，アンケート配信時刻にスマートフォン

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