情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

労働者の精神衛生モニタリングに向けたデータ収集と分析
前川 哲志1

水本 旭洋2

諏訪 博彦1,3

島津 明人4

安本 慶一1

概要：現在，我が国の労働生産性は先進 7 カ国 (G7) で最下位となっており，健康を維持したまま生産性を向上させる働き方改革が急務とされている．働き方改革においては，労働者の好調・不調の程度を示す「Work Attitude」(ワーク・エンゲージメントやリカバリーなど) に基づく健康管理が必須であり，日常的に Work Attitude を計測することが求められている．一方で, 従来の Work Attitude の評価手法は，1 年に 1 回程度のアンケートによるものであり，モニタリングに適したものではない．そこで, 本研究では，主観的アンケートに基づいて散発的にのみ計測されていた Work Attitude を，マルチモーダル情報を用いて持続的に計測・記録する「Work Attitude PLR（Personal Life Record）収集基盤」を構築する．本発表では，収集基盤の構築に向けて行ったデータ収集実験とその分析について述べる.
キーワード：働き方改革, ワーク・エンゲイジメント, マルチモーダル情報, 感情推定

1. はじめに(ストレスやワーク・エンゲイジメントなど，労働者の好調・不調を評価する様々な指標をまとめたものと定義する)

現在，我が国では仕事や職業生活に関することで強いスを労働者自身が取得することが必要であると考えられる．

トレスを感じている労働者の割合がおよそ 60%に及んでお我が国における，労働者の精神衛生をモニタリングする既り [1]，精神に支障をきたす労働者が増加傾向にある [2]．そ存方法として，職業性ストレス簡易調査票を用いたアンの精神障害発症に影響を与えた業務の負荷要因調査では，

ケート [5] が挙げられる．これは労働安全衛生法に基づい男女共通して恒常的な長時間労働が要因として多く，精神て，労働者数 50 人以上の全ての事業場に対して実施が義に支障をきたす原因の多くが長時間労働である [3]．長時

務付けられている．しかしながら実施頻度は 1 年に 1 回程間労働の問題が深刻であるにも関わらず，労働生産性は低度であり，日常的なモニタリングとしては用いられていな

く [4]，長時間労働のわりに労働生産性が低いのが現状であい．また，多数の質問項目に答えなければいけないため，る．この問題の解決には，政府が推進している働き方改革

毎日の計測は負担が大きく，継続的なモニタリングには適のように，労働者一人ひとりが精神的・身体的な健康を維していない．

持したまま生産性を向上させることが重要である．そのた

日常的なモニタリングを可能とするには，誰もが所持しめには, 労働者自身が自分の働き方を客観的に振り返るこていると考えられるスマートフォンの利用が考えられる．

とが重要であると考える．労働者自身が自分のストレス状スマートフォンの普及に伴い，モバイルデバイスを使用し態や，仕事に対してどれだけやりがいを持って取り組めててユーザの精神状態を監視し，セルフケアを促進することいるかといった情報を日常的に取得することによって，よへの関心が高まっており [6]，本研究でもスマートフォンをり効率的な働き方の発見やワークスタイルの見直しにつな用いて労働者の精神状態を推定する．

がると考える．
したがって，労働者の精神衛生の日常的なモニタリングを行い，労働者の仕事に対する状態を示す「Work Attitude」

2. 関連研究
スマートデバイスを用いて心理尺度を推定しようとする研究は，最近注目されている．雨森らは，スマートデバイ

1

2

3

4

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
大阪大学
Osaka Univercity
理化学研究所 革新知能統合研究センター
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
慶應義塾大学
Keio Univercity

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝スを用いた学生の QOL 簡易評価に関する研究 [7] を行っている．生体データや活動データを特徴量とし、QOL の推定モデルを構築している．Natasha らは，スマートデバイ
スを用いた学生の幸福さなどを予測する研究 [8] を行っている．生体データや活動データを特徴量とし，健康・エネ

1情報処理学会研究報告
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ルギー・ストレスなどの幸福さに関わるような５つの尺度①データ収集②Work Attitude心理尺度の推定
サーバを組み合わせた複合的な心理尺度を推定するモデルを構築

Work Attitude

データ群している．Sano らは，ウェアラブルセンサとスマートフォンによるデータ収集とアンケートによるストレス，精神的健康状態に関する調査を実施し，客観的データを使用して③労働者へのフィードバック

労働者

アカデミックパフォーマンス（GPA）やピッツバーグ睡眠指標（PSQI）の値を 67〜92%の分類精度の範囲で推定し

データ群

特徴量抽出
プログラム

特徴量群

ている [9]．Boukhechpa らは，スマートフォンによる自動Work
Attitude
推定モデル

Work Attitude（推定値）

サーバ内処理客観センサデータの収集と，アンケートによる社会的不安およびうつ病の病状に関する調査を実施し，データと心理

図 1 Work Attitude PLR 収集基盤の構成的指標との間の多くの重要な相関関係を示している [10]．

Fukazawa らは，スマートフォンのセンサーログとアプリ

る．推定モデルが推定した Work Attitude は，PLR（パーケーション履歴データと不安を表す STAI スコアから，日

ソナルライフレコード）として DB に記録される．Work

常生活における無意識の不安の変化を予測しようと試み，

Attitude は労働者にフィードバックされ，これにより労働74.2%の F 値を示す性能の推定モデルを構築している [11]．

者は客観的に働き方を振り返ることが可能となる．

これらの先行研究では，主観的評価である心理指標を，Work Attitude 推定モデルは，労働者の好調・不調の程

ウェアラブルデバイスまたは，スマートフォンによって収度を表す複合尺度「Work Attitude 評価尺度」を開発し，集される客観的なデータから一定の水準で推定することに事前にデータ収集し，機械学習を用いて学習することで構成功している．

築する．

しかしながら，スマートウォッチや特殊なウェアラブル
デバイスなど，ユーザが特定のデバイスを所持している必

3.2 Work Attitude 評価尺度

要があるため，ユーザの参加コストが高い．また，殆どの労働者の精神衛生を評価するために様々な尺度が利用さ研究がストレスやうつ病などのネガティブな指標を対象とれているが，その多くはいくつかの下位尺度を含んだ単一しており，労働者の好調さをあらわすポジティブな指標はの心理尺度である．また，これらの多くの尺度は，年 1 回対象とされていない．ストレスがあったとしても，仕事にの職業性ストレス指標のように，長期的な間隔で心理尺度対する意欲やリカバリーが高い場合は問題ないことが指摘を評価するために開発されており，項目数が多く，日常的されており，「Work Attitude」を計測するためには，ポジな評価には適していない．一方で近年，日常的な心理尺度

ティブ・ネガティブ両面の指標を対象とする必要がある．

を評価することに着目した研究がいくつか行われている．

我々は，労働者の所持率が高いスマートフォンのみを用日常的に評価を行う場合，項目数が多くなるほど，評価にいて，アンケートレスかつ日常的にポジティブ・ネガティ

かかる負担が大きくなるため，少ない項目数で評価が行え

ブ両面の心理尺度を含んだ「Work Attitude」を推定するる尺度が開発されている．本研究では，日常的に評価することを目的とする．

ことを目的に開発された尺度を基に，複合的な尺度を評価

3. 提案手法

可能な Work Attitude 評価尺度を開発する．
本研究では，表 1 に示した，ワーク・エンゲイジメント，

2 章で述べた目的を達成するために，本研究では，労働リカバリー経験，リカバリー状態，睡眠状態，感情といった者の好調・不調を日単位で記録する Work Attitude PLR

5 つの尺度を，Work Attitude 評価尺度のパイロットスケー

収集基盤を提案する．

ルとする．これらの指標は，日常的な評価が可能なものであり，ポジティブ・ネガティブ両面の指標を含んでいる．

3.1 提案システム

ワーク・エンゲイジメントは，仕事に積極的に向かい活力

図 1 に Work Attitude PLR 収集基盤の構成を示す．シを得ている状態を評価する心理尺度である．本研究では，

ステムは，データを収集するスマートフォンとそれを蓄積・活力，熱意，没頭という 3 つの下位尺度を持つユトレヒト・処理するサーバで構成される．スマートフォンは，動画にワーク・エンゲイジメント（UWES）[17][18][19][20][21] により顔の表情，声色，コメントが収録されるとともに，一ついて，3 項目で評価可能な UWES-3[12] の日本語版を用

日の活動量など行動データを収集し，サーバに送信する．

いる．この尺度は，労働者の労働生産性にも関わる重要なサーバは，労働者のスマートフォンからデータが送られて尺度である．

くると，特徴量抽出プログラムによりデータ群から特徴量

リカバリー経験（Recovery Experience Measures）[13][22]を抽出する．次に得られた特徴量を Work Attitude 推定モ

は，ストレス負荷により高まったストレスレベルを回復す

デルに入力することで，Work Attitude の推定値を出力するための活動が余暇に行えたかを評価する尺度である．こc 1959 Information Processing Society of Japan⃝2

情報処理学会研究報告
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表 1 Work Attitude 尺度に使用する心理尺度
評価項目

尺度

ワークエンゲイジメント (WE)[12]

UWES

概要

Experience

余暇で回復する

RE2:リラックス

活動を行えたかRE3:知的探求
RE4:自己決定
RS1:身体的回復

朝回復しているrecovered in

RS2:精神的回復状態であるかthe morning

感情 [16]

WE3:没頭RE1:仕事のことを忘れるState of being

睡眠状態 [15]WE2:熱意得ているかMeasures

リカバリー状態 (RS)[14]

WE1:活力

仕事から活力をRecovery
リカバリー経験 (RE)[13]

項目

Pittsburgh Sleep

RS3:睡眠の質

睡眠の長さや質

Quality Index
UWIST

気分

の尺度は，Psychological detachment（仕事からの離脱性），

・リカバリー経験・リカバリー状態
・睡眠状態
・感情

Relaxation（リラクゼーション），Mastery（仕事以外での挑戦），Control（余暇の制御）という 4 つの下位尺度を評
価する尺度である．各下位尺度について 4 項目，合計 16
項目に回答する必要があるが，本研究では，複合的な尺度

夜
(余暇)

仕事

を開発するため，各尺度に対して，因子負荷量が最も高い
項目を 1 項目ずつ抽出し，下位尺度として採用する．高ス

睡眠

朝・ワークエンゲイジメント
・感情

トレスレベルの状態が慢性的に続くことで，精神障害を発症するリスクが高まるため，リカバリー経験の測定は重要

図 2である．また，開発者の Sonnentag らの実験 [13][22] にお規定要因と測定タイミング

いても労働生産性への影響が確認されていることから，リカバリー経験は重要な尺度と考える．

考えることができ，ポジティブ感情は，エネルギー，集中

リカバリー状態 [14] は，仕事前（朝）における回復状態

力，熱心さと正の関連を示し，ネガティブ感情は，困惑，不を評価する尺度である．仕事の後から仕事に行く前，すな

快と正の関連を示している [24][25]．提案手法では，スマー

わち余暇においての回復の結果を表している．仕事前に，トフォンを用いて感情を認識し，Work Attitude 評価尺度

高度に回復できている状態は，身体的・心理的リソースを，を推定することを基本アイデアとしている．また，感情尺仕事に多く利用可能であることを表している．逆に，回復

度は，ワーク・エンゲイジメント，リカバリー経験，リカが不十分な状態にあると，リソースが不足していること表

バリー状態とも関係していることが分かっている [23][26]．

している．リカバリー状態は，全体的な回復，身体的な回本研究では，UWIST[16] から 12 項目を取り入れる．

復，精神的な回復，朝の活力について， 4 項目で評価す

これらの尺度を用いて労働者の精神衛生をモニタリング

る尺度である．本研究では，全体的な回復，および，ワーする．図 2 に示す通り，ワーク・エンゲイジメントと仕事

ク・エンゲイジメントと重複する活力の 2 項目を省き，個後の感情は，仕事が規定要因となると考えられるため，仕別の回復状態を評価可能な，身体的な回復と精神的な回復

事後の夜（余暇）に測定を行う．リカバリー経験，リカバの 2 項目を取り入れる．また，リカバリー状態は，朝の回リー状態，睡眠状態および仕事前の感情は余暇の過ごし方

復状態を評価するものであり，これには，睡眠の質も関係と睡眠が規定要因と考えられるため，仕事前の朝に測定をしている [23]．そのため，後述するピッツバーグ睡眠質問行う．

票 [15] のうち，睡眠の質に関する質問を，回復状態の 1 項
目として取り入れる．

3.3 スマートフォンによる収集データ

睡眠状態は，労働生産性と関係する [14] とともに，次のスマートフォンを用いて，活動範囲・歩数といった活動

日の回復状態に寄与する [23] とされている．本研究では，

量データと，10 秒程度の労働者の自撮り動画データ，およピッツバーグ睡眠質問票 [15] のうち，睡眠時間に直接関係

びアンケートの収集を行う．活動量データは先行研究で頻する入床時刻，入眠時刻，起床時刻に関する 3 項目を取り繁に用いられており [27]，本研究においても，心理指標と入れた．感情はポジティブ感情とネガティブ感情に分けての相関関係があると考える（職場滞在時間とワーク・エン
ゲイジメントなど）．これらは，スマートフォンの専用アc 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

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表 2 データ概要

おはようございます．
◯◯◯◯◯〜

朝

実験期間

2 週間

人数

9 人 (男のみ)
動画

アンケートの回答 ライフログデータの記録開始

自撮り動画の撮影

収集データ

アンケート

GPS
仕事

活動量
データ数

夜

おやすみなさい．
◯◯◯◯◯〜

自撮り動画の撮影

朝:78 セット
夜:77 セット

アンケートの回答 ライフログデータの記録終了

図 3 データ収集実験の流れ

プリケーションによって自動的に収集する．
自撮り動画に関しては，先行研究 [28] において，音声情報を用いてうつ病尺度を推定する研究が存在するが，顔画像を基に Work Attitude 関連尺度を評価する研究は確認できていない．また，近年，顔画像から表情を認識し，感情を推定する研究 [29] が行われており，自撮り動画を処理することで，撮影時における顔画像による感情認識も行える．
さらに，本研究では，自撮り動画の撮影時に，今の気持
ちを一言メッセージとして発言してもらう．これにより，

図 4

データ加工後のアンケート回答結果

発話内容からも感情推定および特徴量の抽出を行う．このような音声と顔画像を含んだマルチモーダルな情報である

した．アンケートの回答忘れや動画の撮り忘れなどの影響

動画データを収集し，音声から得られる特徴量，顔画像かにより，推定モデルの構築に使用するデータセットは朝 78

ら得られる特徴量，発話内容から得られる特徴量を組み合

セット夜 77 セットの合計 155 セットとなった．

わせて日常的な心理尺度を推定する手法は，これまで行わ

目的変数となるアンケート回答結果の分布は，全体的なれておらず，音声だけでは明らかにならなかった心理尺度

傾向として 0 と回答したクラスの度数が小さく．RE4 にとの相関関係が明らかになると考えられる．

関しては 1 であった．目的変数となるアンケート回答結果

4. データ収集実験
4.1 実験方法
図 3 に実験の流れを示す．被験者は，朝起きてから仕事へ向かうまでに自撮り動画の撮影とアンケートの回答を行い，ライフログデータの記録を開始する．仕事から帰宅した後，就寝前に自撮り動画の撮影とアンケートの回答を行が不均衡かつ，著しくデータ数が少ないクラスが存在し，評価検証が難しいため，5 段階，7 段階の評価項目は 3 段
階に，4 段階の評価項目は 2 段階に変更して検証を行う．
データ加工後のアンケート回答結果を図 4 に示す．

5. Work Attitude 推定モデルの構築と評価
5.1 特徴量抽出い，ライフログデータの記録を終了する．撮影に際しては，

特徴量の一覧を表 3 にまとめる．動画データからは画「おはようございます」と「おやすみなさい」を朝夜それぞ像，音声，テキスト（発話内容）の 3 つのチャネルに切りれ収録し，ベースタームとする．これにより同じタームに分け，それぞれのチャネルから得られる感情値を特徴量

対する声質の違いを比較可能とする．さらに，ベースターとした．感情値の取得にはそれぞれ Face API（Microsoft

ムの後に一言メッセージ（ex．
「今日はよく寝た．元気出社），Empath API（Empath 社），Cotoha API（NTT コ

していこう」「まだ眠い．会社行きたくないな〜」「今日はミュニケーションズ社）を使用した．なお，画像チャネル

お客さんに褒められた．よく頑張った．
」「課長に怒られた．

の特徴量に関しては，動画から 5 枚の画像を抽出してそれ寝て忘れよう」など）を発言してもらう．

ぞれの感情値の平均値，中央値，分散，最大値を特徴量としている．

4.2 実験結果

GPS データからは 1 日の総移動距離を，活動量データか

表 2 に得られたデータの概要をまとめる．9 人の被験者らは 1 日の歩数の合計をそれぞれ算出し特徴量として用いに対し，2 週間のうち休日を除いた 10 日分のデータを収集

る．アンケートについては加工後のデータを目的変数とし

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝4

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表 3
チャネル名

特徴量一覧

特徴量

備考

smile
anger
contempt
画像チャネルdisgust0 から 1 までの数値．

fear

1 に近いほどその感情である

happiness

可能性が高いneutralsadness
surprisecalm
音声チャネルanger

0 から 50 までの数値．

joy

50 に近いほどその感情である

sorrow

可能性が高いenergypositive/neutral/negative

positive/neutral/negative はP

テキスト全体としての気分判定

Nを行う．数値化にあたりPN

それぞれ 0,1,2 として対応付けた．

悲しい
テキストチャネル

その他はテキスト内に該当する

不安

感情の言葉があった場合カウント

好ましい

する

興奮

例）今日は楽しい 1 日だった．

喜ぶ→判定:positive（数値では 0）

安心

好ましい=1

嫌GPS

Distance

総移動距離 [m]

活動量

Step

歩数 [歩]

アンケート

Sleep Eﬃciency

睡眠効率 [%]

表 4 正解値の分散および特徴選択前後の F 値と特徴量選択した際の特徴量数

Random Forest

XGBoost

F値

F値

項目

分散

全特徴量

選択後

選択個数

全特徴量

選択後

選択個数

RE1

0.83

0.35

0.59

5

0.41

0.47

4

RE2

0.82

0.39

0.58

1

0.34

0.63

7

RE3

0.78

0.27

0.33

8

0.27

0.35

14

RE4

0.64

0.41

0.45

13

0.36

0.44

4

RS1

0.88

0.40

0.47

2

0.45

0.43

10

RS2

0.88

0.39

0.52

1

0.42

0.59

8

RS3

0.5

0.43

0.59

6

0.46

0.58

8

WE1

0.62

0.34

0.38

8

0.36

0.46

1

WE2

0.62

0.46

0.47

7

0.35

0.43

11

WE3

0.68

0.32

0.41

4

0.42

0.51

7

て用いるが，睡眠に関する項目のみ，睡眠効率を算出して択時の特徴量の数を示す．また，各項目ごとの重要度の高特徴量として用いた．

い特徴量をまとめたものを表 5 に示す．

5.2 学習モデル構築

5.3 考察ワークエンゲイジメント，リカバリー経験，リカバリー

表 4 より，学習に用いる特徴量を選択したことで精度が状態の各回答結果を目的変数として，ランダムフォレスト，向上することを確認した．特徴選択後に最も精度が向上

XGBoost を用いて学習モデルの構築を行った．表 4 に項したのは Random Forest アルゴリズムでは RE1 で 24%，

目ごとの正解値の分散，特徴量選択前後の F 値，特徴量選

XGBoost アルゴリズムでは RE2 で 29%精度が向上した．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝5

情報処理学会研究報告
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表 5

各項目における特徴量の重要度トップ 5
Random Forest

Top1

Top2

RE1

Sleep eﬃciency

neutral m

joy

Top3
calm

Top4

Distance

Top5

RE2

sadness v

sadness max

sadness m

Sleep eﬃciency

sadness med

RE3

Distance log

Distance

Sleep eﬃciency

neutral v

sadness v

RE4

Sleep eﬃciency

neutral max

neutral med

sadness m

sadness med

RS1

neutral med

neutral max

sadness m

Sleep eﬃciency

neutral mRS2sadness mcalm

sadness max

joy

neutral max

RS3

Sleep eﬃciency

Step

Distance

Step log

Distance log

WE1

Distance

Distance log

sadness max

sadness m

sadness v

WE2

happiness v

smile vhappiness msmile maxhappiness max

WE3

calm

sadness v

Step log

sadness max

Step

XGBoost
Top3

Top4

Top5

RE1

Sleep eﬃciency

Top1

smile vTop2

smile max

smile medsadness v

RE2

sadness max

sadness med

Nneutral msadness v

RE3

disgust m

sadness m

fear medfear msurprise med

RE4

neutral max

joy

surprise max

neutral m

surprise m

RS1

neutral med

disgust v

fear max

smile max

neutral max

RS2N

fear medfear vP

neutral m

RS3fear med

surprise med

anger vDistanceP

WE1

sadness max

surprise v

neutral v

fear vsadness m

WE2

smile v

energyP

surprise msmile mWE3

sadness max

kanashii

surprise v

disgust m

energyRandom Forest アルゴリズムでは WE2 に，XGBoost ア

しい表情の重要度が最も高く，WE2 は幸せな表情の重要度

ルゴリズムでは RS1 に精度の向上が認められなかった. 全が最も高く，WE3 は悲しい表情の重要度が最も高かった．

体では，機械学習アルゴリズムの違いによらず，精度は平ワーク・エンゲイジメントのドメイン全体としては，画像

均で特徴量選択前後で 10%向上した．ドメインごとに見る

モーダルの特徴量のみが最も重要な特徴量であった．このと，改善率が最も高かったのは Random Forest アルゴリ

結果より，Work Attitude の測定のためにはマルチモーダ

ズムでは RE で 13%，XGBoost アルゴリズムでも RE でルな情報が必要であることが考えられる．

13%の改善であった．また，どちらの機械学習アルゴリズ
ムを用いた場合でも，RE3 の精度が低く，特徴量選択後，かろうじて 30%に届くことが確認された．

6. おわりに本研究では，労働者が働き方を日常的かつ客観的に振りまた，特徴量の重要度は，全体的には Random Forest ア

返るために，スマートフォンから得られるデータを用いルゴリズムでは，睡眠効率や一日の総移動距離といった，て Work Attitude を推定し，労働者にフィードバックする

ライフログモーダルの特徴量の重要度が高い傾向にあるこ「Work Attitude PLR 収集基盤」の構築を提案した．提案とが確認できた．XGBoost アルゴリズムでは，対照的に手法を実現するためには，労働者の仕事に対する状態を日

ライフログデータに関する特徴量は一つも入っておらず，

常的かつ包括的に測定する Work Attitude 評価尺度を開発

悲しみや驚きの表情といった，画像モーダルの特徴量の重し，スマートフォンから得られるデータによってその評価要度が高い傾向にあることが確認できた．

値を推定するモデルを構築する必要がある．そして，推定

各項目については，2 つのアルゴリズムを比較して，精度モデルの構築のためには，推定精度や必要となる説明変数が高い方に着目して考察する．RE1 は睡眠効率の重要度がを明らかにする必要がある．本手法の実現可能性を評価す

もっとも高く，RE2 は悲しみの表情の重要度，RE3 は困惑るため，Work Attitude 評価尺度のパイロットスケールをの表情，RE4 は睡眠効率の重要度がもっとも高かった．リ

開発し，その尺度を用いてデータ収集実験を行った．デー

カバリー経験のドメイン全体としては，重要度がもっとも

タ収集実験では，10 日間に渡り 9 人の被験者から動画デー

高い特徴量は，ライフログモーダルと画像モーダルの特徴

タ及びライフログデータとアンケートを収集した．その量が同数となった．RS1 はニュートラルな表情の重要度が後，収集したデータからデータセットを作成し，評価実験最も高く，RS2 はネガティブワードの重要度が最も高かっを行った．

た．RS3 は睡眠効率の重要度が最も高かった．リカバリー

実験の結果より，特徴量選択を行うことで平均 51%の F

状態のドメイン全体としては，画像，テキスト，ライフロ

値で Work Attitude の各項目を推定できることがわかっ

グの 3 つのモーダルの特徴量が同数となった．WE1 は悲た．また，Work Attitude の推定には，有効な特徴量のモーc 1959 Information Processing Society of Japan⃝6

情報処理学会研究報告
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ダルが異なることがわかった．
今後の展望として，推定モデルの精度が 50%と低いの[15]

はデータ数の不足が原因として考えられるため，大規模なデータ収集実験を実施することが挙げられる．
謝辞

[16]

本研究は, JSPS 科研費 JP19K11924 の助成を受けるとともに，大阪大学グランドチャレンジ研究により大阪大学ライフデザイン・イノベーション研究拠点から委託

[17]
[18]

されたものです．
参考文献
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