情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

労働者の日常的な精神衛生モニタリングに向けた心的状態推定モデルの性能評価
諏訪部 開1,a)

前川

哲志1

水本

旭洋2

諏訪 博彦1

安本 慶一1

概要：1970 年以降の先進７カ国 (G7) の中で，日本の労働生産性は一貫して最下位である．これを改善するため，労働者が健康にパフォーマンスを発揮できるような環境を整える働き方改革が進められているが，依然として半数以上の労働者は職業生活に強いストレスを感じているのが現状である．現在，労働者の精神衛生を保つ目的では，労働安全衛生調査が義務付けられているが，これはアンケートにより１年に１回程度実施するもので，日常的なモニタリングは難しい．そこで我々は，マルチモーダル情報を用いて，労働者の仕事に対する心的状態（ワーク・エンゲイジメントやリカバリ経験等を含めた「Work Attitude」）の推定を持続的に行うことができる「Work Attitude PLR (Personal Life Record) 収集基盤」を提案し，構築している．本発表では，大規模な実証実験に先立つ予備実験で収集したデータでの推定性能を示し，本手法の実現可能性が肯定的に示唆されたことを述べる．

1. はじめにの推定を持続的に行うことができる「Work Attitude PLR(Personal Life Record) 収集基盤」を提案し，構築している．

1970 年以降の先進７カ国 (G7) の中で，日本の労働生産

本稿では，我々の提案手法について述べ，その実現可能性は一貫して最下位である．これを改善するため，労働者性を調査するために行った評価実験とその結果を示す．なが健康にパフォーマンスを発揮できるような環境を整える

お，今回の評価実験は，大規模な実証実験に先立つ予備的

働き方改革が進められているが，依然として半数以上の労なものである．

働者は職業生活に強いストレスを感じているのが現状である [1]．

これにより，充分なサンプル数を得られた推定においては，チャンス・レベルを上回る性能を得られた．逆に，サ

現在，労働者の精神衛生を保つ目的では，労働安全衛生

ンプル数が不足した推定においては，有効な結果を示すこ

調査 [2] が義務付けられているが，これはアンケートによとができなかった．また，特徴量選択の結果から，推定対り１年に１回程度実施するもので，日常的なモニタリング

象により，使用される特徴量に異なる傾向が見られることはできていない．スマートフォンの普及に伴い，モバイルがわかった．以上の結果から，本手法に対する大規模な実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

証実験の必要性と実現可能性が肯定的に示唆された．

アを促進することへの関心が高まっており [3]，スマートデ
バイスを用いた心理状態の推定手法も提案されている．し2. 関連研究かし，多くの既存手法は，スマートウォッチなどの接触デ本章では，本研究の目的である Work Attitude の持続的バイスの情報を用いており，ユーザの負荷を高めている．

推定の関連研究として，アンケートやスマートデバイスをそこで我々は，多くのユーザが日常的に所持している

用いた心理状態のモニタリング手法について述べる．

スマートフォンのみから得られるマルチモーダル情報を用いて，労働者の仕事に対する心的状態（ワーク・エンゲ
イジメントやリカバリ経験等を含めた「Work Attitude」）
1

2

a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Instituite of Science and Technology〒 630-0192, 奈良県生駒市高山町 8916-5
大阪大学
Osaka University〒 565-0871, 大阪府吹田市山田丘 1-1
suwabe.kai.sz1@is.naist.jp

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

2.1 アンケートを用いた心理状態のモニタリング研究
心理状態を定量的に把握することは，うつ病や不安障害などといった精神疾患を予防し，人々の健康を守る上で重要である．目には見えない心理状態を定量的に扱うために，
アンケートベースでの測定がさかんに行われている．例えば，ALS（Aﬀective Lability Scale）[4] は，心理状態を表す
文章を読み，それがどれだけ自分に当てはまるかを答えさ

1

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せ気分を定量的にセンシングするものである．これは一般対象としており，労働者の好調さをあらわすポジティブな的に使用されている臨床調査手段の 1 つであるが，過去の指標は対象とされていない．ストレスがあったとしても，経験の偏りによる想起バイアスや個人の記憶能力の問題か仕事に対する意欲やリカバリーが高い場合は問題ないこら，即時性に欠けるという問題がある．EMA（Ecologicalとが指摘されており，「Work Attitude」を計測するために

Momentary Assessment ）[5] は，この問題を解消する手法

は，ポジティブ・ネガティブ両面の指標を対象とする必要として注目されている．EMA の質問項目は，人の経験にがある．

関するリアルタイムな情報を取得するように設計された短我々は，日常的な精神衛生モニタリングを可能にするたい質問であり，既存のアンケートベースでの測定では困難

めに，労働者の所持率が高いスマートフォンのみを用いてであった場所や時間に囚われない測定を可能としている．

ポジティブ・ネガティブ両面の心理尺度を含んだ「Workしかしながら，回答者の負担がかかるという課題は解決でAttitude」を日常的に推定することを目的とする．

きておらず，アンケートベースでの測定はデータ収集の粒度と参加者の負担とのトレードオフを考慮しなければならない．

3. 提案手法
本章では，労働者の日常的な精神衛生モニタリングを可こうした問題の解決法として，スマートデバイスにより能にするために我々が提案している [11]，Work Attitude

収集したデータを使用し，回答者の負担を減らしながら測PLR 収集基盤について述べる．まず，心的状態の評価尺定の質を担保しようとする研究が行われている．

度として用いる Work Attitude について説明し，その後に，Work Attitude 推定に用いる，スマートフォンでの収2.2 スマートデバイスを用いた心理状態のモニタリング
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

集データについて述べる．最後に，先に述べた評価尺度
やデータを用いた Work Attitude PLR 収集基盤の構成を示す．

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 [6] を行っ

3.1 Work Attitudeている．生体データや活動データを特徴量とし、QOL の日常的な精神衛生モニタリングのためには，すでにいく

推定モデルを構築している．Natasha らは，スマートデバ

つかの心理尺度が開発されている．それぞれの尺度は，１

イスを用いた学生の幸福さなどを予測する研究 [7] を行っ

年に１回程度の調査を想定している職業性ストレス指標とている．生体データや活動データを特徴量とし，健康・エ異なり，少ない項目数で心的状態を評価できるため，負担

ネルギー・ストレスなどの幸福さに関わるような５つの尺が少ない．しかし，労働者の精神衛生モニタリングを行う

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には，先の章で述べたとおり，ポジティヴ・ネガティヴの築している．Sano らは，ウェアラブルセンサとスマート両面を評価する必要があるため，単一の心理尺度だけではフォンによるデータ収集とアンケートによるストレス，精不充分である．

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

そこで，本研究では，既存尺度であるワーク・エンゲイジ

してアカデミックパフォーマンス（GPA）やピッツバーグ

メント，リカバリ経験，リカバリ状態の３つをパイロット

睡眠指標（PSQI）の値を 67〜92%の分類精度の範囲で推定スケールとし，複合して Work Attitude 評価尺度とする．

している [8]．Boukhechba らは，スマートフォンによる自以下に，それぞれのパイロットスケールについて述べる．

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ワーク・エンゲイジメントについては，活力，熱意，没頭

安およびうつ病の病状に関する調査を実施し，データと心という３つの下位尺度を持つユトレヒト・ ワーク・エンゲ

理的指標との間の多くの重要な相関関係を示している [9]．

イジメント (UWES) [12] [13] [14] [15] [11] について，３項

Fukazawa らは，スマートフォンのセンサーログとアプリ

目で評価可能な UWES-3 [16] の日本語版を採用する．本ケーション履歴データと不安を表す STAI スコアから，日

手法では，この３項目を WE1, WE2, WE3 と呼ぶ．この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，

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．

74.2%の F 値を示す性能の推定モデルを構築している [10]．

リカバリ経験 (Recovery Experience Measures) [17] [18]これらの先行研究では，主観的評価である心理指標を，

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

ウェアラブルデバイスやスマートフォンによって収集され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の尺度は，Psychological detachment (仕事からの離脱性)，ている．しかしながら，スマートウォッチや特殊なウェア

Relaxation (リラクゼーション)，Mastery (仕事以外での挑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戦)，Control (余暇の制御) という４つの下位尺度を評価すいる必要があるため，ユーザの参加コストが高い．また，る尺度である．各下位尺度について４項目の計 16 項目に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回答する必要があるが，本手法では，各尺度に対し，因子

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝2

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負荷量が最も高い項目を１項目ずつ抽出し，下位尺度とし画データ，そして，アンケートデータである．

て採用する．本手法では，この４項目を RE1, RE2, RE3,

活動量データは，活動範囲と歩数からなる．これらは，

RE4 と呼ぶ．高ストレスレベルの状態が慢性的に続くこと

ストレスや抑鬱状態について調査する多くの研究 [22] にで，精神障害を発症するリスクが高まるため，リカバリ経

おいて，心的状態と関係があるとして，広く採用されてき験の測定は重要である．また，開発者の Sonnentag らの実たものである．活動量データは，スマートフォンのアプリ験 [17] [18] においても，労働生産性への影響が確認されてケーションによって自動的に収集されたものを用いる．

いることから，リカバリ経験は重要な尺度と考えられる．

自撮り動画データは，労働者がその時点での気持ちを一

リカバリ状態 [19] は，仕事前における回復状態を評価

言のメッセージとして発言したものである．したがって，する尺度である．前回の仕事後から次回の仕事前の間，つ顔画像，音声，テキスト（発話内容）からなる．顔画像デー

まり，余暇における回復の結果を示す．仕事前に充分に回

タは，表情を認識することで感情推定が可能であるとさ

復できている状態は，身体的・心理的リソースを仕事に多れ [23]，音声データは，鬱病に関する心理尺度を推定する

く利用可能であることを表している．逆に，回復が不充分

研究 [24] が存在している．これらに加え，本研究では新たな状態は，リソースが不足していることを表している．リに発話内容も含めてマルチモーダルな感情推定を行うこと

カバリ状態は，全体的な回復，身体的な回復，精神的な回で，既存研究では明らかにならなかった心理尺度との関係

復，活力について，４項目で評価する尺度である．本研究が明らかになる可能性がある．

では，全体的な回復およびワーク・エンゲイジメントと重アンケートデータは，自撮り動画撮影後に収集し，労働複する活力の２項目を省き，個別の回復状態を評価可能で者の睡眠効率を算出する．なお，このアンケートは評価実ある，身体的な回復・精神的な回復の２項目を採用する．

験における Ground Truth 取得のためにも用いたので，詳また，リカバリ状態は，睡眠後の回復状態を評価するもの

細は４章で述べる．

であり，これには，睡眠の質も関係している [20]．そのた

図 1 にデータ収集の流れを示す．労働者は，朝に起きてめ，ピッツバーグ睡眠質問票 [21] のうち，睡眠の質に関すから仕事へ向かうまでに自撮り動画の撮影を行い，ライフ

る質問を，回復状態の１項目として取り入れる．本手法でログデータの記録を開始する．仕事から帰宅した後，夜のは，以上の３項目を RS1, RS2, RS3 と呼ぶ．

就寝前に自撮り動画の撮影を行い，ライフログデータの記以上の尺度を用いて労働者の精神衛生をモニタリングす

録を終了する．各撮影での第一声は，「おはようございまる．ワーク・エンゲイジメント (WE1〜3) は，仕事が規定

す」（朝）と「おやすみなさい」（夜）とし，ベースターム

要因となると考えられるため，仕事後の余暇（夜）に測定とする．これにより，同じタームに対する声質の違いを比を行う．リカバリ経験 (RE1〜4)，リカバリ状態 (RS1〜3)

較できる．そして，ベースタームの後に，一言のメッセー

は余暇の過ごし方と睡眠が規定要因と考えられるため，仕ジ（たとえば，「今日はよく寝た．元気いっぱいだ」，「まだ

事前（朝）に測定を行う.

眠い．会社へ行きたくない」，「今日はお客さんに褒められた．我ながらよく頑張った」，「課長に怒られた．寝て忘れよう」など）を発言する．

図 1

データ収集の流れ [11]3.2 スマートフォンによる収集データ

図 2

Work Attitude PLR 収集基盤の構成 [11]3.3 Work Attitude PLR 収集基盤

労働者の Work Attitude 推定を行うために，本手法では，

図 2 に Work Attitude PLR 収集基盤の構成を示す．シスマートフォンによるデータ収集を行う．収集するデータ

ステムは，労働者のデータを収集するスマートフォンとそ

は，活動量データと，労働者による 10 秒程度の自撮り動れを処理・蓄積するサーバで構成される．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝3

情報処理学会研究報告
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スマートフォンは，労働者の活動量データと自撮り動Work Attitude 推定モデルは，事前にデータを収集し，画データを収集し，サーバに送信する．サーバは，特徴量

機械学習を用いて学習することで構築する．推定モデル

抽出プログラムにより，受信したデータ群から特徴量群には，多数の説明変数を使用する学習に適する Randomを抽出し，Work Attitude 推定モデルに入力することで，Forest を用いる．

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 (Personal Life Record) として

4. 評価実験

データベースに記録される．また，この Work Attitude は

本章では，Work Attitude PLR 収集基盤の実現可能性を労働者にフィードバックし，これにより，労働者は働き方実証するため，スマートフォンにより収集したデータを用を客観的に振り返ることができる．

いて Work Attitude 推定モデルを構築し，この性能を評価

特徴量抽出プログラムは，活動量データから，１日の歩数と総移動距離を抽出し，特徴量とする．また，自撮り動した．本発表では，大規模な実証実験に先立つ予備実験で収集したデータでの推定性能を示す．

画データにおいては，顔画像，音声，テキスト（発話内容）の３つのチャネルからそれぞれ得られる感情値を特徴量

4.1 収集データとして抽出する．感情値の取得には，それぞれ Face API

本実験には，９人の男性被験者が参加した．期間は２週(Microsoft 社)，Empath API (Empath 社)，Cotoha API

間で，データは，そのうち休日を除く 10 日分を収集した．

(NTT コミュニケーションズ社) を使用する．なお，顔画被験者は，朝夜の動画撮影のみを課され，それ以外は普段像チャネルの特徴量に関しては，動画から５枚の画像を抽どおりに行動した．その結果，朝のデータを 78 サンプル，

出して，それぞれの感情値の平均値，中央値，分散，最大値

夜のデータを 77 サンプル，合計 155 サンプルを得ること

を特徴量とした．このようにして抽出した特徴量は，表 1ができた．
なお，この実験では，Work Attitude の推定性能を評価のとおりである．

するため，Ground Truth として用いる Work Attitude の
表 1
データ種

特徴量

特徴量

smile

4.2 Work Attitude 推定モデル

anger

Work Attitude の推定は，すべての特徴量を用いた場合

contempt
顔画像

disgust０から１までの数値．

と，特徴量選択を行った場合の２通りでモデルを構築した．

fear

１に近いほど，その感情に当

評価はどちらも，一つのサンプルをテストデータとし，そhappinessてはまる．

れを除く，すべての被験者のサンプルをトレーニングデー

neutralタとして推定を行う Leave-One-Out の交差検証で行った．

sadness

表 1 で示す 57 個の特徴量のうち，Sleep Eﬃciency（睡surprise

眠効率）は，その後の仕事中のワーク・エンゲイジメント

calm
音声

anger

０から 50 までの数値．

にのみ作用すると考えられるので，WE1〜4 の推定ではこ

joy

50 に近いほど，その感情にれを除く 56 個の特徴量を，RE1〜4 および RS1〜3 の推定

sorrow当てはまる．

では 57 個すべての特徴量を用いて推定を行った．
特徴量選択は，ジニ重要度を基準に行った．重要度の高energypositive/neutral/

い特徴量から順に一つずつ特徴量を追加して逐次的に推定

negative

テキストP

positive/neutral/negativeNは，テキスト全体の気分を

PN

判定する．

悲しい

その他の項目は，テキスト内

不安に該当する感情の言葉がいく

好ましい

つ含まれているかをカウント

興奮

する．

喜ぶ

活動量
アンケート

値を，動画撮影後のアンケートで調査した．

備考を行い，最も性能が高くなったときの特徴量のサブセットを採用した．
なお，推定モデルの構築は，MATLAB で行った．

5. 結果
本章では，４章で述べた評価実験の結果について述べる．
まず，被験者がアンケートによって答えた Work Attitude

安心の分布について述べ，その後に Work Attitude 推定モデル

嫌の性能評価の結果を示す．性能評価は，正答率 (Accuracy)

Distance

総移動距離 [m]Step

歩数 [歩]

Sleep Eﬃciency

睡眠効率 [%]

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝と F1 スコアで行った．

4

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5.1 アンケート結果

Work Attitude Estimation on Random Forest

80

被験者がアンケートによって答えた Work Attitude のGround Truth は，０と答えたサンプル数が非常に少ない以外のすべての項目）は３段階評価に，４段階の評価項目（RS3）は２段階評価にカテゴリを統合している．その結果を図 3 に示す．

F1-score [%]など，評価検証が難しいものだった．そこで，各クラスのサンプル数を確保するため，５，７段階の評価項目（RS3with feature selection
without feature selection

70
60
50
40
30

4
RS
1
RS
2
RS
3
W
E1
W
E2
W
E3

3

RE

2

RE

RE

RE

1

20

Work Attitude Psychological scales
図 5Work Attitude 推定の F1 スコア

量選択を行ったときが 52.48 (± 8.82)%，特徴量選択を行わなかったときが 55.08 (± 9.07)%であった．
また，Attitude 推定モデルの各尺度における F1 スコア
を図 5 に示す．ここで，点線 RS, RS, WE の平均値はそれ
ぞれ，特徴量選択を行ったとき，38.65 (± 12.73)%, 44.57(± 9.74)%, 29.12 (± 7.74)%，特徴量選択を行わなかった
図 3

とき，36.70 (± 6.56)%, 39.58 (± 1.95)%, 37.73 (± 7.01)%

加工後のアンケート回答結果であった．また，すべての項目についての平均値は，特徴量選択を行ったときが 37.57 (± 11.36)%，特徴量選択を行わなかったときが 37.87 (± 5.26)%であった．なお，特徴Work Attitude Estimation on Random Forest

80

量選択を行わなかったとき，RE4 と WE2 の推定において，

with feature selection
without feature selection

70

特定のクラスに分類されたケースがなかったため，適合率

Accuracy [%](Precision) を用いて計算する F1 スコアが計算できなかっ60

た．破線のバーが示すのは，該当する適合率を０として補50

間し，F1 スコアを算出した値である．

40
7

6

30

6

5

Sample

E3

E2

W

3

E1

W

W

2

RS

4

1

RS

RS

3

RE

2

RE

1

RE

RE

4

3

Work Attitude 推定の正答率

4
3Work Attitude Psychological scales
図 4

Sample

5

20

2

2
1

1

RE1

RE2

RE3

RE4

RS1

RS2

RS3

WE1

5.2 推定結果

図 6

WE2

WE3

Scale

Scale

各項目の推定で選択された特徴量数

Work Attitude 推定モデルの各尺度における正答率 (accuracy) を図 4 に示す．リカバリ経験 (RE), リカバリ状態

次に，特徴量選択の結果を示す．

(RS), ワーク・エンゲイジメント (WE) の平均値はそれぞ

各項目の推定で選択された特徴量数は図 6，選択された

れ，特徴量選択を行ったとき，57.37 (± 8.53)%, 52.96 (±特徴量の度数分布は図 7 のとおりであった．度数分布は，10.49)%, 45.89 (± 4.17)%，特徴量選択を行わなかったと上段が RE1〜4，中段が RS1〜3，下段が WE1〜3 の推定

き，57.05 (± 11.96)%, 52.14 (± 6.58)%, 55.41 (± 9.57)%

におけるものであり，各横軸は表 1 で示した特徴量，各縦であった．また，すべての項目についての平均値は，特徴

軸は交差検証を行ったときに選択された度数である．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

5

Feature

70

60

50
70

RS2
35

60
30

50
25

40

30

20

10
30
20

15

20
10

10
5

0
0

FeatureFeature

25

20

40

WE1
40

WE2

35
35

30
30

25
25

20

10

5

15
15

10
10

5
5

0
0

FeatureFeature

図 7

6. 考察

られなかった．

ただし，各クラスのサンプル数が最も均等である RE1

また，特徴量選択の結果を見ると，選択された特徴量数，

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝
Step_log
Distance

Times

RS1

Times
20

Times

40
80

70
35

RE3

70

60
60
30
60

50
50
25
50

30
30
15
30

20
20
10
20

10
10
5
10

0
0
0

FeatureStep_log
Distance

Times
80

70

Distance_log
Sleep_efficiency

Times
80

smile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshiniya
Stepsmile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshiniya
Step
Step_log
Distance
Distance_log
Sleep_efficiency

Distance_log
Sleep_efficiency

Step_log
Distance

smile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshiniya
Stepsmile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshiniya
Step
Step_log
Distance
Distance_log
Sleep_efficiency

40

smile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshiniya
Step
Step_log
Distance
Distance_log
Sleep_efficiency

0

Times

80

Step_log
Distance

FeatureDistance_log
Sleep_efficiency

Times

40

smile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshin
iya
Step

Times

RE2

Distance_log

20

Times

smile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
surprise_m
smile_v
anger_v
contempt_v
disgust_v
fear_vhappiness_v
neutral_v
sadness_v
surprise_v
smile_max
anger_max
contempt_max
disgust_max
fear_maxhappiness_max
neutral_max
sadness_max
surprise_max
smile_med
anger_med
contempt_med
disgust_med
fear_medhappiness_med
neutral_med
sadness_med
surprise_med
calm
anger
joy
sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshiniya
Step
Step_log
Distance
Distance_log
Sleep_efficiency

RE1

smile_manger_m
contempt_m
disgust_m
fear_mhappiness_m
neutral_msadness_m
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calm
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sorrowenergyPos/Neu/Neg
PN
PN
kanashiifuankonomashii
koufunyorokobu
annshin
iya
Step

Times
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Step

情報処理学会研究報告

IPSJ SIG Technical Report
RE4

40

0

FeatureRS3

Feature

30

WE3

15

0

Feature各項目の推定で選択された特徴量の度数分布

特徴量が選択された度数分布は，項目ごとに異なる傾向が見られた．このことから，Work Attitude 推定には，マルWork Attitude の推定においては，３値分類（RS3 は２
チモーダル情報の特徴量を用いる我々の提案手法が適して値問題）で特徴量選択を行った場合も，行わなかった場合いることが示唆される．充分なサンプル数を確保すれば，も，全体的に 50%程度の正答率を得られた．しかし，F1 ス
各項目と特徴量の関係を明らかにし，推定に必要なデータ

コアはいずれの場合も 37%程度であり，各クラスのサンプ

ル数の偏りが推定結果も偏らせていると考えられる．このを削減できる可能性がある．

なお，最も充実したサンプルを得た RE1 においては，毎ことは，特徴量選択なしの RE4 と WE2 の推定において，回の推定で選択された特徴量が比較的多かった．また，選特定のクラスが全く選ばれなかったことにも表れている．

択された特徴量の度数分布においても，特定の特徴量（特また，特徴量選択を行った場合と行わなかった場合を比に，Sleep eﬃciency, neutral m）が特に多かった．ただし，

較すると，全体では正答率と F1 スコアに大きな変化は見度数分布についての傾向は，他の項目にも同様に見られた．

7. おわりにの推定においては，特徴量選択を行った場合に推定性能の本稿では，労働者の日常的な精神衛生をモニタリングを向上が見られ，チャンス・レベルが 33%程度であるのに対可能にするため，既存の複数の心理尺度を複合した Work

し，正答率も F1 スコアも 50%程度であった．

Attitude と，スマートフォンによって取得できるデータを以上から，他の項目についても，さらに大規模なデータ用いて Work Attitude を推定・蓄積・フィードバックする収集を行い，各クラスのサンプル数を充実させることで，「Work Attitude PLR 収集基盤」について述べた．また，有効な推定できるようになる可能性がある．

これを実現するために，機械学習を用いた推定モデルが必要であるため，その推定性能の評価や，推定に用いる特徴

6

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report量の調査のための実験を行い，その結果を示した．本稿で述べた実験は，大規模な実証実験に先立つ予備的なもので

[11]

ある．
実験の結果，充分にサンプル数を確保できた項目におい[12]ては，特徴量選択が推定性能を向上させることを示し，３値分類で 50%程度の推定性能を得ることができた．ただ[13]

し，サンプルに偏りの大きいデータセットに対しては，有効な推定を行うことができなかった．また，特徴量選択を行った推定において，使用された特徴量数やその度数分布[14]には推定対象の項目ごとに異なった傾向が見られることを示した．
今後の展望としては，有効な推定結果を得るためにはサ[15]

ンプル数の偏りを減らす必要があると考えられるので，大規模なデータ収集実験を行い，充分なサンプル数を確保した上で，ダウン・サンプリングを行うなど処理を施した[16]

データセットを用いた実証実験を実施するつもりである．
謝辞

本研究活動は，文部科学省による Society 5.0 実現化研究拠点支援事業 (グラント番号: JPMXP0518071489)[17]

によって行われたものである．
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