労働者の PLR 収集基盤構築に向けたデータ収集と分析
Data collection and analysis for the PLR collection platform forworker
前川 哲志 1 ∗ 水本 旭洋 2 諏訪 博彦 1,4 島津 明人 3 安本 慶一 1Takashi Maegawa1 Teruhiro Mizumoto2 Hirohiko Suwa1,4 Akihito Shimazu3 Keiichi Yasumoto1
奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
2
3
大阪大学
慶應義塾大
2
3
Osaka Univercity
Keio Univercity
4
理化学研究所 革新知能統合研究センター
4
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project1

1

Abstract: Japanese labor productivity is the lowest in the seven advanced countries(G7) despite
the fact that many people are working such long hours with stress as to cause industrial accidents
such as mental illness and suicide. Therefore, workstyle reforms that improve productivity while
maintaining mental health are urgently needed. In the work style reform, health management
based on ”Work Attitude” such as stress, work engagement, and workaholism is essential, and it
is advisable to measure daily Work Attitude in order to be able to detect the sign of the industrial
accident quickly. However, the conventional Work Attitude measurement methods are based ona questionnaire once a year, and then they are not suitable for monitoring. Therefore, in thisstudy, we develop Work Attitude PLR (Personal Life Record) collection platform that continuously
measures and records Work Attitude that used to be measured only sporadically based on subjective
questionnaires, using multimodal information. In this presentation, I describe the data collection
experiments we conducted and their analysis for the construction of the proposed Work Attitude
PLR collection platform.

1

はじめに

現在，我が国では仕事や職業生活に関することで強いストレスを感じている労働者の割合がおよそ 60%に及んでおり [1]，精神に支障をきたす労働者が増加傾向にある [2]．そ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，男女共通して恒常的な長時間労働が要因として多く，精神に支障をきたす原因の多くが長時間労働である [3]．
長時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る．この問題の解決には，政府が推進している働き方改革のように，精神的・身体的な健康を維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とが重要であると考える．労働者自身が∗ 連絡先： 奈良先端科学技術大学院大学

奈良県生駒市高山町 8916 番地の 5
E-mail:maegawa.takashi.ms7@is.naist.jp

自分のストレス状態や，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，労働者の好調・不調の程度を示す「Work Attitude」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．
我が国における，既存の労働者の精神衛生をモニタリングする方法として，職業性ストレス指標を用いた
アンケート [5] が挙げられる．これは労働安全衛生法に基づいて，労働者数 50 人以上の全ての事業場に対して実施が義務付けられている．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い．また，多数の質問項目に答えなければいけないため，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していない．
日常的なモニタリングを可能とするには，誰もが所持し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．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への関心が高まっている [6]．この流れを受けて，本研究ではスマートフォンのみを用いて取得できる，客観的なマルチモーダル情報から労働者の精神状態を推定し，Work Attitude を持続的に計測・記録する「Work Attitude PLR（Personal Life Record）
収集基盤」を構築する．

データ群

特徴量抽出
プログラム

特徴量群

Work
Attitude
推定モデル

Work Attitude
（推定値）

サーバ

Work Attitude

DB

データ群

スマートフォン

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ている [9]．
Boukhechpa,M らは，スマートフォンによる自動客
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
プリケーション履歴データと不安を表す STAI スコア
から，日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，74.2%の F 値を示す性能の推定モデルを構築した [11]．
これらの先行研究では，主観的評価である心理指標
を，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成功している．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要があるため，ユー
ザの参加コストが高い．
また，殆どの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対象とされていない．ストレスがあったとしても，仕事に対する意欲やリカバリーが高い

労働者

図 1: Work Attitude PLR 収集基盤の構成
表 1: 収集される個人の PLR
日付
Work Attitude
20190513
XX.XX
20190514
XX.XX
・
・
・
・
・
・
20191112
XX.XX
場合は問題ないことが指摘されており，「Work Attitude」を計測するためには，ポジティブ・ネガティブ両面の指標を対象とする必要がある．
我々は，労働者の所持率が高いスマートフォンのみを用いて，日常的にポジティブ・ネガティブ両面の心理尺度を含んだ「Work Attitude」を推定することを目
的とする．

3

提案手法

2 章で述べた目的を達成するために，本研究では，労働者の好調・不調を日単位で記録する Work Attitude
PLR 収集基盤を提案する．

3.1

提案システム図 1 に Work Attitude PLR 収集基盤の構成を示す．
システムは，データを収集するスマートフォンとそれを蓄積・処理するサーバで構成される．スマートフォ
ンは，動画により顔の表情，声色，コメントが収録されるとともに，一日の活動量など行動データを収集し，サーバに送信する．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を抽出する．次に得られた特徴量を Work Attitude 推定モデルに入力すること

表 2: Work Attitude 尺度に使用する心理尺度
尺度
概要
項目
WE1:活力
仕事から活力を
ワークエンゲイジメント (WE)[12] UWES
WE2:熱意得ているか
WE3:没頭RE1:仕事のことを忘れる
Recovery
余暇で回復する RE2:リラックス
リカバリー経験 (RE)[13]
Experience
活動を行えたか RE3:知的探求
Measures
RE4:自己決定
State of being
RS1:身体的回復
朝回復しているリカバリー状態 (RS)[14]
recovered in
RS2:精神的回復状態であるかthe morning
RS3:睡眠の質
Pittsburgh Sleep
睡眠の長さや質
睡眠状態 [15]Quality Index
感情 [16]
UWIST
気分
評価項目

で，Work Attitude の推定値を出力する．推定モデルが推定した Work Attitude は，PLR（パーソナルライ
フレコード）として表 1 のように日付と合わせて DBに記録される．労働者は，スマートフォンによってデー
タ群を送信することで，日々の仕事に関する好調・不調度合いのライフレコードを記録できるようになる．
Work Attitude 推定モデルは，労働者の好調・不調の程度を表す複合尺度「Work Attitude 心理尺度」を開発し，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築する．

3.2

Work Attitude 心理尺度

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の心理尺度である．また，これらの多くの尺度は，年 1 回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を評価するために開発されており，項目数が多く，日常的な評価には適していない．一方で近年，日常的な心理尺度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．日常的に評価を行う場合，項目数が多くなるほど，評価に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に開発された尺度を基に，複合的な尺度を評価可能な Work
Attitude 心理尺度を開発する．
本研究では，表 2 に示した，ワーク・エンゲイジメ
ント，リカバリー経験，リカバリー状態，睡眠状態，感情といった 5 つの尺度を，Work Attitude 心理尺度のパイロットスケールとする．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．ワーク・エンゲイジメントは，仕事に積極的に向かい活力を得ている状態を評価する
心理尺度である．本研究では，活力，熱意，没頭という 3 つの下位尺度を持つユトレヒト・ワーク・エンゲイ
ジメント（UWES）[17][18][19][20][21] について，3 項
目で評価可能な UWES-3[12] の日本語版を用いる．この尺度は，労働者の労働生産性にも関わる重要な尺度である．
リカバリー経験（Recovery Experience Measures）[13][22] 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．この尺度は，Psychological detachment（仕事からの離脱性），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こと，また，開発者の Sonnentag らの実験 [13][22] においても労働生産性への影響が確認されていることから，リカバリーの経験は重要な尺度と考える．
リカバリー状態 [14] は，仕事前（朝）における回復状態を評価する尺度である．仕事の後から仕事に行く
前，すなわち余暇においての回復の結果を表している．
仕事前に，高度に回復できている状態は，身体的・心理的リソースを，仕事に多く利用可能であることを表している．逆に，回復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している．リカバリー状態は，全体的な回復，身体的な回復，精神的な回復，朝の活力について， 4 項目で評価する尺度である．本研究で・リカバリー経験・リカバリー状態
・睡眠状態
・感情

仕事

夜
(余暇)

睡眠

朝

・ワークエンゲイジメント・感情

図 2: 規定要因と測定タイミング

用ア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，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
ダルな情報である動画データを収集し，音声から得られる特徴量，顔画像から得られる特徴量，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との相関関係が明らかになると考えられる．

は，全体的な回復，および，ワーク・エンゲイジメン
トと重複する活力の 2 項目を省き，個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の 2 項目を取り入れる．また，リカバリー状態は，朝の回復状態を評価するものであり，これには，睡眠の質も関係している [23]．そのため，後述するピッツバーグ睡眠質問票 [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．
睡眠状態は，労働生産性と関係する [14] とともに，次3.4 推定モデルの構築の日の回復状態に寄与する [23] とされている．本研究では，ピッツバーグ睡眠質問票 [15] のうち，睡眠時間
動画データを基に生成した顔画像，音声，発話内容に直接関係する入床時刻，入眠時刻，起床時刻に関す（テキスト）から感情の特徴量を，活動量データからは，る 3 項目を取り入れた．感情はポジティブ感情とネガ
活動範囲や職場滞在時間，一日の総移動距離などといっ
ティブ感情に分けて考えることができ，ポジティブ感
た特徴量を抽出する．
情は，エネルギー，集中力，熱心さと正の関連を示し，こうして得られた各特徴量と， Work Attitude 心理
ネガティブ感情は，困惑，不快と正の闘連を示してい尺度のアンケートによって得られた値を教師データとしる [24][25]．提案手法では，スマートフォンを用いて感て，SVM やランダムフォレスト，ロジスティック回帰と情を認識し，Work Attitude 心理尺度を推定することいった機械学習アルゴリズムを用いて，Work Attitude
を基本アイデアとしている．また，感情尺度は，ワーを推定するモデルを構築する．
ク・エンゲイジメント，リカバリー経験，リカバリー
状態とも関係していることが分かっている [23][26]．本
研究では，UWIST[16] から 12 項目を取り入れる．
4 データ収集実験
これらの尺度を用いて労働者の精神衛生をモニタリ
4.1 実験方法
ングする．図 2 に示す通り，ワーク・エンゲイジメン
トと仕事後の感情は，仕事が規定要因となると考えら
図 3 に実験の流れを示す．被験者は，朝起きてかられるため，仕事後の夜（余暇）に測定を行う．リカバ
仕事へ向かうまでに自撮り動画の撮影とアンケートのリー経験，リカバリー状態，睡眠状態および仕事前の回答を行い，ライフログデータの記録を開始する．仕感情は余暇の過ごし方と睡眠が規定要因と考えられる
事から帰宅した後，就寝前に自撮り動画の撮影とアンため，仕事前の朝に測定を行う．
ケートの回答を行い，ライフログデータの記録を終了
する．撮影に際しては，「おはようございます」と「おやすみなさい」を朝夜それぞれ収録し，ベースターム
3.3 スマートフォンによるデータ収集とする．これにより同じタームに対する声質の違いを比較可能とする．さらに，ベースタームの後に一言メッスマートフォンを用いて，活動範囲・歩数といったセージ（ex．
「今日はよく寝た．元気出していこう」「ま
活動量データと，10 秒程度の労働者の自撮り動画デー
だ眠い．会社行きたくないな〜」「今日はお客さんに褒
タの収集を行う．活動量データは先行研究で頻繁に用められた．よく頑張った．
」「課長に怒られた．寝て忘いられており [27]，本研究においても，心理指標とのれよう」など）を発言してもらう．
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朝

おはようございます．
◯◯◯◯◯〜

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

仕事

夜

おやすみなさい．
◯◯◯◯◯〜

自撮り動画の撮影

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
表 3: データ概要
実験期間
2 週間
人数
9 人 (男のみ)
動画
アンケート
収集データ
GPS
活動量
朝:78 セットデータ数
夜:77 セット

4.2

実験結果

表 3 に得られたデータの概要をまとめる．9 人の被験者に対し，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 セット夜 77 セットの合計 155 セットとなった．
目的変数となるアンケート回答の分布は図 4 のようになった．全体的な傾向として 0 と回答したクラスの度数が小さく．RE4 に関しては 1 であった．

5

推定モデルの構築

5.1

特徴量抽出

特徴量の一覧を表 4 にまとめる．動画データからは
画像，音声，テキスト（発話内容）の 3 つのチャネルに切り分け，それぞれのチャネルから得られる感情値を特徴量とした．感情値の取得にはそれぞれ Face API（Microsoft 社），Empath API（Empath 社），Cotoha
API（NTT コミュニケーションズ社）を使用した．な
お，画像チャネル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．

図 4: アンケート回答のヒストグラム

GPS データからは 1 日の総移動距離を，活動量デー
タからは 1 日の歩数の合計をそれぞれ算出し特徴量として用いる．アンケートについては 5 段階評価のものをそのまま目的変数として用いるが，睡眠に関する項
目のみ，睡眠効率を算出して特徴量として用いた．

5.2

学習モデル構築

ワークエンゲイジメント，リカバリー経験，リカバ
リー状態の各回答結果を目的変数として，ロジスティッ
ク回帰，SVM，ランダムフォレスト，XGBBoost を用
いて学習モデルの構築を行った．表 5 に各項目に対す
るモデルごとの正答率を示す．また，決定木系のアル
ゴリズムのランダムフォレストと XGBoost について，重要度の高い特徴量をまとめたものを表 6 に示す．
精度が全体的に低いのはデータ数の不足や，重要な
特徴量選択が行えていないためであると考えられる．重要度を見ると，XGBoost ではばらばらに特徴量が現れており，傾向がつかみにくいが，ランダムフォレスト
では Sleep Eﬃciency（睡眠効率）が頻繁に現れており，重要であることが分かる．

チャネル名

画像チャネル

音声チャネル

テキストチャネル

GPS
活動量
アンケート

表 4: 特徴量一覧
特徴量
備考
smile
anger
contempt
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
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
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Distance
総移動距離 [m]Step
歩数 [歩]
Sleep Eﬃciency
睡眠効率 [%]
表 5: 各項目に対するモデルごとの正答率 [%]

RE1
RE2
RE3
RE4
RS1
RS2
RS3
WE1
WE2
WE3

ロジスティック回帰
30.9
46.8
29.8
36.8
32.0
30.7
38.3
21.6
21.2
20.0

ランダムフォレスト
33.8
47.9
28.6
53.2
31.0
34.8
34.0
39.7
30.1
28.1

XGBoost
35.9
43.9
27.4
46.7
26.8
29.6
31.7
31.4
28.4
25.6

SVM
30.8
49.8
34.2
28.9
36.7
35.0
45.7
25.0
24.4
23.0

RE1

RE2

RE3

RE4

RS1

RS2

RS3

WE1

WE2

WE3

6

表 6: 特徴量の重要度
ランダムフォレスト XGBoost
1. Sleep Eﬃciency
1. smile med
2. Joy2. smile med
3. neutral m
3. smile med
1. sadness max
1. sadness max
2. sadness v
2. sadness v
3. sadness max
3. sadness m
1. Sleep Eﬃciency
1. fear v
2. Sleep Eﬃciency
2. disgust v
3. Distance log
3. P
1. contempt med
1. Sleep Eﬃciency
2. smile m
2. contempt med
3. happiness v
3. Sleep Eﬃciency
1. neutral med
1. disgust v
2. neutral max
2. anger
3. neutral max
3. anger
1. calm
1. N
2. Step log
2. N
3. sadness m
3. N
1. 好ましい
1. Sleep Eﬃciency
2. 好ましい
2. Sleep Eﬃciency
3. smile v
3. neutral v
1. sadness max
1. sadness m
2. sadness m
2. neutral med
3. sadness m
3. sadness med
1. sorrow
1. fear m
2. Distance
2. smile v
3. Distance log
3. surprise m
1. neutral med
1. fear v
2. neutral med
2. fear m
3. Step log
3. neutral med

おわりに

本研究では，労働者の日常的な精神衛生情報を，ス
マートフォンを用いて推定可能にすることを目指し，労働者の好調・不調度合いを日単位で記録できる Work
Attitude PLR 収集基盤の設計を行い，Work Attitude
推定モデル構築のためのデータ収集実験を行った．収集したデータを用いて機械学習モデルを構築したが，正答率は最も高いもので 53.2%であった．今後は大規模なデータ収集実験を行いデータセットの数を増やすとともに，特徴量選択や学習モデルのチューニングを行い，精度を高めていく予定である．

謝辞
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されたものです．

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