日常生活行動に紐付けた生体指標の可視化と分析
松井 智一1,a)

大西 晃正1 三崎 慎也1 諏訪 博彦1,2 藤本 まなと1 水本 旭洋3
木村 亜紀4 玉田 隆史4 丸山 清泰4 安本 慶一1,b)

佐々木 渉4

概要：宅内における日常生活行動と紐付いたストレスを推定することは，居住者の QoL（Quality of Life）を把握し，向上させる上で重要である．しかしながら，従来のストレス推定手法は，特定の状況下におけるものがほとんどであり，長期間の日常生活行動中におけるストレス推定は行われていない．本研究では，宅内における日常生活行動と紐付いた生体指標を計測することで，家事行動などによるストレスの変動を可視化し，長期間の日常生活における QoL 推定手法の確立に向けた知見の獲得を目指す．生活データとス
トレスデータを収集するために，2 名の被験者に対して，スマートホームにおける約 2 週間の生活センシ
ングと，ストレス計測アンケートを行った．得られたデータを可視化した結果，日常生活行動および生体指標とストレスの間にいくつかの関係性があることが示唆された．

1. はじめにれば，住人の衛生的，環境的に悪影響を及ぼすことが懸念されるが，家事のオーバーワークは居住者へのストレスが近年の情報科学分野における研究課題の一つとして，IoT

大きい．そこで，日常生活において多くの時間を占める家(Internet of Things) や ICT (Information and Communi-

事に着目し，家事の最中に住人が感じているストレスや負

cation Technology) の技術を用いて，人々の生活の質 (QoL:

担を記録することができれば，ストレスを軽減し QoL を向Quality of Life) を向上させることが挙げられる．特に，プ上させる宅内サービスが提供できると考える．例えば，仕ライベート空間である住まいでは，自分自身で QoL 向上

事帰りで翌日朝早く起きて出かけなければならない場合，に向けた取り組みが行えることが望ましい．そのため，居負担の少ない家事のみを行うことで，翌日のために備えな住者の QoL 向上に向けた，宅内における生活を対象としがら家事を消化することが可能になる．また，家事を行う

た研究が盛んに行われている．例えば，家電の自動制御にことに対する考え方を見直すきっかけにもつながる．具体向けた宅内の生活行動の認識・予測や住人に適した環境構的には，住人が家事の負担を軽減するために，家事の仕方

築に向けた研究など，様々なアプローチでの QoL 向上がを改善する，新たな家電や家事代行サービスを導入する，試みられている [1], [2]．

夫婦間の家事の分担を見直すなどが考えられる．しかしな

QoL 向上のための有力なアプローチとして，居住者の日常生活におけるストレス軽減が挙げられる．ただし，簡易がら，家事ストレス（負担）を測定するための研究は十分に行われていない．

的なストレスチェッカーやアンケートによるストレス評価

本研究では宅内における日常生活中に家事を行ったときなど，日常生活におけるストレスを測定することは可能での生体指標を計測し，ストレスを推定にすることで，QoLあるものの，ストレスの原因を特定することは困難である．

推定手法の確立に向けた知見の獲得を目指す．奈良先端大

日常生活におけるストレスを軽減するためには，生活中のに設置されているスマートホームにおいて，2 名の被験者

ストレス要因を把握する必要がある．

に対して約 2 週間の生活行動データと生体指標の計測，さ住人が生活をするうえで，欠かすことができない住居内

らに，アンケートによる主観評価を行った．その結果，主における行動の一つとして，家事が挙げられる．家事を怠

観評価と生体指標により推定したストレスは必ずしも一致しなかったものの，各種家事を行っている時には，ストレ

1

2
3
4
a)
b)

奈良先端科学技術大学院大学, Nara Institute of Science andTechnology
理化学研究所, RIKEN
大阪大学, Osaka University
三菱電機株式会社, Mitsubishi Electric Corporation
matsui.tomokazu.mo4@is.naist.jp
yasumoto@is.naist.jp

スの増加傾向が，休息や娯楽の時には，リラックス傾向が見られるなど，日常生活行動と生体指標の間に幾つかの関係性があることが示唆された．

報からストレスを推定する手法について述べる．

2. 関連研究
本研究に関連する既存研究として，QoL 向上のための研究とストレス推定の研究について述べる．生活の質 (QoL)
は，生活に対する満足度・質を表す指標である．QoL [3]に関する研究は，もともとは医療における治療後の生活の質を議論する概念として始まっている．現在では医療分野に限らず，ワークライフバランスや幸福度などの一般生活の質などに関する概念としても用いられている．ワークラ
イフバランスは仕事と家庭生活の調和を意味し，仕事による精神的負荷や肉体的な疲労による鬱などを引き起こさな
いように，家庭生活とのバランスをとることで QoL を向上・改善させようとする考え方である．
特に，人の健康に直結する QoL は，HRQOL (Health

Related Quality of Life) と呼ばれており，身体的状態，心理的状態，社会的交流，経済的・職業的状態，宗教的・霊的状態などの様々な領域 (ドメイン) に分類して評価される [4]．世界保健機関 (World Health Organization: WHO)
は，HRQOL を定量的に評価するために，WHOQOL [5],[6] や，Short Form (SF) [7] など様々な指標を開発している．これらの指標は，紙のアンケート調査票を用いて評価するが，WHOQOL-100 [5] では 6 ドメイン 100 項目，

SF-36 [7] では 8 ドメイン 36 項目のアンケートに回答する必要があり，その負担の大きさから，日常的に生活の質を評価することは難しいという課題がある．
この課題に対し，スマートフォンやウェアラブルデバ
イスの計測データを用いて測定する研究が行われている．

Amenomori らは，スマートフォンとスマートウォッチから得られる移動情報や生体情報などを用いて HRQoL を継続的に測定する手法を提案し [8]，少数のアンケートとスマー
トデバイスからの情報により QoL が推定できることを明らかにしている．Asma ら [9] はネガティブな心理状態を把握するためのハミルトンうつ病評価尺度を，Garcia ら [10]は就業中のストレス状態を把握するための the Oldenburg

Burnout Inventory を，Natasha ら [11] は次の日の健康状
態，ストレス状態，幸福度を，スマートデバイスを用いて定量的に計測・推定する手法をそれぞれ提案している．また，秋山らは，自律神経のバランス (心的ストレス) をスト
レス度として定義し，QoL の指標として利用することで，QoL を数値化し，QoL の可視化を行うことを提案している [12]．これらの研究では，スマートデバイスを用いて，ユーザの状態を計測・推定し，ユーザにフィードバックすることで，QoL を改善する．しかしながら，生活における

QoL 低下の原因を把握するには至っていない．
QoL 低下の原因の一つとして日常生活におけるストレスが考えられる．人が感じているストレスを推定する方法は多く存在する [13]．その中で，センサで取得した生体情

心拍変動は自律神経機能をはじめとする様々な生理機能の指標になることがなることがわかっており，心拍変動解析により精神的なストレスを評価する研究が行われている [14], [15], [16]．心拍変動は小型センサを用いて生体に非侵襲で測定可能であることから，生活に大きな支障をきたすことなくストレスを推定できる．しかしながら，日常生活における行動と関連する情報がなければ，ストレスの原因になっている行動を把握することができず，ストレス状態の改善を行えない可能性がある．
本研究では，宅内における日常生活行動と紐付いた生体指標を計測することで，家事行動などによるストレスの変動を可視化し，長期間の日常生活における QoL 推定手法の確立に向けた知見の獲得を目指す．実験では，被験者 2名（学生 2 名）を対象として，事前アンケートと就寝前アンケートを行い，奈良先端科学技術大学院大学のスマートホーム実験設備 (1LDK) にてデータ収集実験を行った．その結果，主観評価と生体指標により推定したストレスは必ずしも一致しなかったが，各種家事によるストレスの増加
傾向や，休息や娯楽によるリラックス傾向が見られた．

3.

生活行動とストレスの測定方法

生活行動とストレスを関連付けるため，ストレスに関連する生体指標および主観評価，生活行動をそれぞれ測定す
る．そのための方法を以下で述べる．

3.1 ストレスに関連する生体指標
心拍とは心臓の拍動のことであり，心拍の周期的な変動を心拍変動と呼ぶ．心拍変動を解析することによって，ストレス状態を推定することができる [15]．心拍変動解析
は様々な方法が提案されている．その 1 つである周波数領域解析に基づく LF/HF 比について説明する．LF は，

0.04〜0.15Hz の低周波数帯のパワースペクトルであり，血圧変動に伴う交感・副交感神経活動の活性値である．HF
は 0.15〜0.4Hz の高周波数帯のパワースペクトルであり，呼吸変動に伴う副交感神経活動の活性値である．LF/HF
比は LF と HF の比率であり，交感神経の活性度を示す．
リラックスしている状態では，LF，HF はともに出現するが相対的に HF が高くなり，LF/HF 比は低くなる．スト
レスを抱えている状態では，HF があまり出現しないため，

LF/HF 比が高くなる．したがって，特定の行動を行った
際に LF/HF 比が高くなった場合，ストレスがかかっている状態であると推定される．このことから心拍変動はストレス推定において重要な指標であると考えられる．また，心拍間隔 (RRI) や RRI の標準偏差もストレス推定に利用される重要な指標の一つである [17], [18]．豊福ら [19] はRRI のローレンツプロットによる副交感神経活動の簡易推定手法を提案している．この手法では，RRI の n 番目

表 1

就寝前アンケート

項目

説明

現在の体調 (最高 5)

現在の状態把握現在の疲労度 (最高 5)
家事を遂行した満足度や達成感 (最高 5)
一番ストレスだった家事 (「洗濯，掃除，料理，皿洗い」の中から 1 つ)家事タスクのストレスによる心理的要素

洗濯のストレス (最高 7)
掃除のストレス (最高 7)
料理のストレス (最高 7)
皿洗いのストレス (最高 7)
一番疲労 (肉体的・体力的) が大きかった家事 (「洗濯，掃除，料理，皿洗い」の中から 1 つ)家事タスクの疲労による身体的要素

洗濯の疲労 (最高 7)
掃除の疲労 (最高 7)
料理の疲労 (最高 7)
皿洗いの疲労 (最高 7)
精神的な要求（Mental Demand）：どのくらい，精神的・知覚的な活動を必要としたか？ (最高 7)

作業負荷の要因特定判断基準：タスクの求める要求が多いことや内容が複雑に感じた場合は負荷が大きい方を選択する
身体的な要求（Physical Demand）：どのくらい身体的な活動を必要としたか？ (最高 7)
判断基準：タスクに求められる作業量が多く感じた場合は負荷が大きい方を選択する
時間的な要求（Temporal Demand）：タスクの進行具合や進行速度，タスクが発生するタイミングに対して，
どのくらい時間的圧迫感を感じたか？ (最高 7)
判断基準：時間に追われ急いで作業を行なった場合は負荷が大きい方を選択する
作業成績（Performance）：目標を成し遂げるにあたり，タスクの設定はどれだけうまく行なっていると思うか？ (最高 7)
判断基準：今回の場合，自分が上手く家事を遂行できたと思ったら満足の方を選択する
努力（Eﬀort）：要求されたタスクにどのくらい一生懸命取り組んだか？ (最高 7)
判断基準：作業を行う際に自分なりに工夫を多く強いられた場合は負荷が大きい方を選択する
不満（Frustration）：タスクを行なっている際に，イライラ，ストレス感，満足やリラックスをどのように感じたか？ (最高 7)
判断基準：タスク遂行時にイライラを感じていた場合は負荷が大きい方を選択する

を横軸，n+1 番目の値を縦軸としてグラフ上にプロットするローレンツプロットを利用して，対象者の副交感神経の表 2 事前アンケート項目

説明

活性度合いを評価する．具体的には，プロットされたすべ

洗濯の好み (最高 5)

好き嫌いなどの心理的要素ての点を y = x 軸，y = −x 軸に投影し，y = x 軸の原点

掃除の好み (最高 5)(0,0) からの距離の標準偏差を σx ，y = −x 軸の原点 (0,0)

料理の好み (最高 5)
皿洗いの好み (最高 5)からの距離の標準偏差を σ−x として，以下の式から出力さ

洗濯の得意さ (最高 5)れた楕円の面積を算出する．

掃除の得意さ (最高 5)

S = π × σx × σ−x

慣れているなどの技術の高さ

料理の得意さ (最高 5)(1)

ここで，出力された楕円の面積が RRI の揺らぎの大きさを表しており，副交感神経が活発になったかを判断する手

皿洗いの得意さ (最高 5)
家事を行う頻度 (記述)

普段行う家事のやり方，順番の決め方

家事の必要性 (最高 5)法として，利用・評価されている [20], [21]．以上より，本研究では，LF/HF 比と RRI を計測し，可視化や分析する

ンケート（7 段階）を表 1 に，実験前に行う各家事の好みやことによってストレス推定を行う．

得意さ等に関するアンケート項目を表 2 にそれぞれ示す．

本研究では，LF/HF 比を測定可能なセンサとして胸部装

表 1 の就寝前アンケートは，作業負荷の要因を可視化す

着型心拍センサ Whs-3 を使用する．Whs-3 は Bluetoothるために開発された NASA-TLX [22] を参考に，家事を行

通信対応の心拍センサであり，心拍のセンサデータをサン

うことをタスクと考え，1 日を通して行った家事全体に関す

プリング周期 1 ms で取得し，そこから算出した LF，HF

るアンケートとして作成したものである．NASA-TLX のの値も含めてスマートフォンやタブレット端末に表示・記評価尺度は 6 つあり，精神的な要求 (Mental Demand)，身録することができる．

体的な要求 (Physical Demand)，時間的な要求 (Temporal

Demand)，作業成績 (Performance)，努力 (Eﬀort)，不満
3.2 ストレスに関連する主観評価(Frustration) となっている．NASA-TLX は主に作業負荷実験を行うにあたり，被験者の主観評価を収集するため，の要因を特定するために用いられるが，本実験では，家事実験前と就寝前にアンケートを実施する．被験者は家事を行動全体に対する各種要求を測定するために利用する．ア

遂行することに対する嗜好や疲労度について回答する．就ンケートは各実験終了後に行い，各項目 7 段階で評価を寝前に行う各家事にかかったストレスや疲労等に関するア行う．

30000
20000
10000
0

14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0

Number of Data

Number of Data

40000

200

400

600

800 1000 1200 1400 1600

RRI [ms]

200

400

600

(ID01)

RRI 値のヒストグラム

15000

3.3 生活行動
被験者は，タブレット端末用日常生活行動記録アプリ
ケーションを用いて，各日常生活行動の開始/終了時刻を

12500

Number of Data

Number of Data

20000

日常生活行動記録アプリケーションの操作画面

15000

10000

10000
5000
0

RRI [ms](ID02)

図 2

図 1

800 1000 1200 1400 1600

7500
5000
2500

0

2

4

LF/HF

6

8

(ID01)
図 3

0

0

2

4

LF/HF

6

8

(ID02)
LF/HF 値のヒストグラム

記録した. 図 1 に日常生活行動記録アプリケーションの操
作画面を示す．各行動のアイコンはボタンになっており，

析結果を示し，その後，行動毎の分析結果とローレンツプ

タップすることで行動中か否かの状態を切り替えることがロットによる分析結果を示す．

できる．アイコンの色が青色の場合は行動が行われている

4.2.1 全体的傾向の分析結果ことを，灰色の場合は行動中ではないことを示す.

4. 実験

就寝前アンケートの結果を表 4 に，事前アンケートの結果を表 5 にそれぞれ示す．就寝前アンケートでは 1 7 段
階で評価した質問事項ではすべての答えの平均値を示して本章では，奈良先端科学技術大学院大学の承認を得て実おり，家事を選択する質問事項では一番多く回答された家験を行い (倫理審査番号：2019-I-9)，日常生活における行

事を示している．また，実験を通して得られた各被験者の動ラベルデータと生体指標データを収集し，収集したデー

RRI ヒストグラムを図 2，各被験者の LF/HF 比ヒストグ

タを可視化することで行動と生体指標変化の関係を明らか

ラムを図 3 にそれぞれ示す．

にする．なお，本章で取り扱う RRI，LF/HF 比の値は，四

図 2 より，被験者ごとに RRI の度数分布の形状と位置

分位範囲（IQR）を利用して外れ値を除去している．また，に違いが見られる．ID01 のヒストグラムはふた山型の分

入浴行動のデータについては，入浴直前から計測機器を取布であることから，行動間の RRI の変化が比較的大きいり外すまでの期間，入浴直後にアノテーション用アプリをと考えられる．また，全体として低い値域に RRI が多く操作するまでの期間をそれぞれセンシングしている．

存在している．一方で，ID02 のヒストグラムは山形分布
であり，行動間の RRI 変動は比較的小さいと考えられる．

4.1 実験方法

就寝前アンケートの結果より，ID01 は ID02 と比べ，家事被験者 2 名（学生 2 名）を対象として，奈良先端科学技に対するストレスや疲労をあまり感じていないと自己評

術大学院大学のスマートホーム実験設備 (1LDK) において価している．一方で，ID01 は各種要求や作業生成などのデータ収集実験を行った．2019 年 12 月 27 日から 2020 年

NASA-TLX を参考にした設問では負担がかかっていると

1 月 8 日にかけて実験を行い，計 13 日間のデータを収集し評価しており，その結果が RRI に出たと考えられる．

た．表 3 に対象行動と行動の定義，対象行動の開始・終了

図 3 より，LF/HF 比ヒストグラムは，RRI ヒストグラの定義を示す．実験前に事前アンケートに回答してもらう

ムほど明確な分布の差異は読み取れないものの，ID01 の分とともに，実験期間中は毎日就寝前アンケートに回答して布は ID02 の分布よりも，LF/HF 比が 2 以上の領域においもらった．実験の期間中，被験者に対して，Whs-3 を入浴て度数が多いことが読み取れる．すなわち，ID01 は，ID02

時を除き常時装着することを指示した．これらのセンサとと比較して，生活行動によるストレスを受けやすいと考えともに，本実験用に開発したモバイル端末用日常生活行動られる．一方で，ID02 は，ID01 と比較して，LF/HF 比が記録アプリケーションを用いて，各日常生活行動の開始/

3 の周辺領域において，度数の減少割合が大きくなってい

終了時刻を記録するよう指示した．それ以外は，被験者はることが読み取れる．したがって，行動ごとに，LF/HF が自由に行動を行って良いとした．

大きくなる行動と，小さくなる行動が比較的明確に分かれていることが考えられる．ここで，RRI のヒストグラムか

4.2 分析結果
本節では，まず，被験者ごとの全体的な傾向に関する分らは，ID01 の方が，行動によるストレス変化が大きいと推測出来る一方で，LF/HF のヒストグラムからは，ID02 の表 3 対象行動と対象行動の開始・終了の定義
行動

行動の定義

開始

終了

在宅
個人衛生

在宅中

玄関から中に入る

玄関から外に出る

手洗いや歯磨きなどの衛生面の行動

洗面所に入る

洗面所から出る料理

キッチンで食材を料理する

キッチンに入る

料理が終わる

食事

料理を食べる

料理を食べ始める

料理を食べ終わる

食器洗い

食器を洗う

食器を洗い始める

食器洗いが終わる

トイレ

トイレに行く

玄関から外に出る

玄関から中に入る

入浴

浴室で体を洗い湯船に浸かる

浴室に入る

浴室から出る

部屋掃除

部屋を掃除機で掃除する

掃除機の電源を入れる

掃除機の電源を消す

風呂掃除

浴室を掃除する

浴室に入る

浴室から出る

洗濯

衣類を洗濯する

洗濯物を洗濯機に入れる 洗濯物を畳み始める

洗濯物を入れ終わる洗濯物を畳み終える

PC 作業

PC で作業する

PC を開くPC を閉じる

TV 視聴

TV を視聴するTV の電源をつける

TV の電源を消すゲーム

TV ゲームをする

ゲーム機の電源を入れる

ゲーム機の電源を切る

読書

本を読む

本を開く

本を閉じる

スマートフォン

スマートフォンを使う

スマートフォンを持って操作する

スマートフォンを置く

睡眠

睡眠をとる

ベッドに入る

ベッドから出る

身支度

化粧や着替えなどの外出の準備

準備を始める

準備が整う

ど，実験期間内のストレスの指標が高く，短いほどストレ

表 4 就寝前アンケート結果
項目

ID1

ID2

現在の体調

3.71

2.83

スの指標が低くなり，生体指標ヒストグラムの分布形状に影響を与えると考えられる．なお，家事中にテレビを視

現在の疲労度

3.14

3.00

家事を遂行した満足度や達成感

3.00

3.17

聴するなど，各行動は並行して行われる場合がある．その一番選択されたストレスだった家事

料理

料理

場合，収集された生体指標は，その時点で行われている全

洗濯のストレス

2.14

3.50

掃除のストレス

1.71

2.83

ての行動に対して影響を与えるものとして，行動別 RRI，

料理のストレス

3.29

3.40

LF/HF，ローレンツプロットの算出に利用している．

皿洗いのストレス

2.57

2.67

RRI の標準偏差（以下，SDNN とする．）に着目すると，一番選択された疲労が大きかった家事

料理

料理

洗濯の疲労

どちらの被験者も全ての家事行動（部屋掃除行動，料理行

2.00

3.20

掃除の疲労

2.00

3.20

動，洗濯行動，皿洗い行動）において，その他の行動と比

料理の疲労

3.57

3.17

較して，SDNN が低いことが読み取れる．SDNN はストレ

皿洗いの疲労2.86

2.33

ス状態で低く，リラックス状態で高くなることが知られて精神的な要求（Mental Demand）

4.14

4.67

身体的な要求（Physical Demand）

3.57

2.17

時間的な要求（Temporal Demand）

2.57

2.67

とが読み取れる．また，事前アンケート結果における家事作業成績（Performance）

4.71

2.17

の好みでは，ID01 は掃除行動，ID02 は皿洗い行動をそれ

努力（Eﬀort）

3.43

3.33

不満（Frustration）

3.14

3.17

ぞれ好みでないとしている．各被験者の SDNN は，それぞ方が，行動によるストレス変化が大きいと推測できる．以上の結果から，いくつかの条件ではストレスの主観評価と関連があるものの，必ずしも関連があると言えず，より多角的な分析が必要である．

4.2.2 行動ごとの分析結果
各被験者の各行動の合計実施時間 と，各行動に対応す
る RRI，LF/HF の平均と標準偏差（SD）を表 6 に示す．
本実験では，被験者に対して，普段と同様の自然な生活行動を促しているため，被験者ごとに各行動の実施時間にば
らつきがある．特に，どちらの被験者においても，睡眠行動や PC 作業に比べて，部屋掃除行動や皿洗い行動の時間が短い傾向にある．一方で，料理行動やテレビ視聴などの行動は，被験者によって行動時間の差が大きい．したがって，ストレスの受けやすい行動の実施時間が長い被験者ほいるため，全体として家事行動におけるストレスが高いこれの行動に対して比較的低い値であるため，家事の好みと生体指標に関連があることが示唆された．
各被験者の行動別 RRI の箱ひげ図を図 4，5 に，LF/HFの箱ひげ図を図 6，7 にそれぞれ示す．図 4，5 より，各被験者について，家事行動はデータのばらつきが小さく，比較的にストレス状態であることが読み取れ，睡眠やス
マートフォン利用などはデータのばらつきが大きく，比較的にリラックス状態であることが読み取れる．図 6，7
から，テレビ視聴（WatchingTelevision）や個人衛生行動（PersonalHygiene）については，被験者ごとに異なるスト
レス傾向（ID01 は高く，ID02 は低い）を示しており，個人差の影響やテレビで視聴するコンテンツの種類，体調などによって変化しやすいと考えられる．また，ID01 の風呂
掃除，部屋掃除行動について，どちらも LF/HF が低い値に集中しており，ストレス状態であることが読み取れる．

表 5 事前アンケート結果
項目

ID1

ID2

洗濯の好み

5

3

掃除の好み

2

5

料理の好み

3

4

皿洗いの好み42

洗濯の得意さ52

掃除の得意さ2

4

料理の得意さ3

2

皿洗いの得意さ44(溜まってから家事を行う、まめに家事を行うなど)溜まってから家事をすることが多い

必要になってから家事を行う

普段生活をする中で家事を行う必要性があると感じますか5

4

家事を行う頻度を記述してください

表 6 各被験者の各行動に対する実施時間と生体指標
ID01

ID02

Activity

Time [min]RRI mean [ms]RRI SD [ms]LF/HF mean

LF/HF SDTime [min]RRI mean [ms]RRI SD [ms]LF/HF mean

LF/HF SD

Bathing

140.1

554.9

202.7

1.015

0.993

109.2

643.2

112.9

3.883

2.070

CleaningBathroom

15.6

460.2

52.1

1.758

1.337

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

CleaningRoom

25.4

455.5

29.3

1.237

0.959

29.6

724.6

72.6

3.835

1.773

Cooking

100.6

563.2

37.9

3.816

2.450

222.5

734.6

87.2

4.448

2.243

Dressing

15.0

578.0

137.3

2.492

1.714

26.6

658.7

72.3

4.053

2.161

Eating

163.0

555.2

54.2

4.175

2.291

162.1

748.8

118.2

4.431

2.201

Laundry

41.8

560.6

48.2

3.259

2.119

6.4

756.0

76.0

2.695

1.618

PersonalHygiene

23.1

614.8

84.0

5.086

2.059

22.5

766.4

87.4

3.284

1.650

ReadingBook

143.2

652.9

52.4

3.388

1.998

291.4

883.2

103.8

3.422

2.056

Sleeping

4180.6

846.8

95.6

2.284

2.112

3276.91106.6

199.4

1.764

1.710

StayingAtHome

8634.9

737.4

133.8

2.965

2.235

6024.6

979.8

210.4

2.458

2.013

UsingSmartphone

1016.1

745.5

100.3

4.092

2.268

199.4

936.7

162.6

3.120

2.078

UsingToilet

135.0

672.8

113.3

2.995

2.171

91.5

728.4

85.8

2.379

2.369

WashingDishes

43.3

586.1

52.9

3.832

2.664

40.2

654.3

67.2

4.591

1.970

WatchingTelevision

2073.5

617.2

70.2

3.976

2.211

177.9

868.0

122.7

2.337

1.647

WorkingOnPC

3013.0

655.1

62.1

3.557

2.096

1226.2

919.0

109.6

2.699

1.827

就寝前アンケート結果によると，各被験者が最も頻繁ににあることが読み取れる．このことから，睡眠時やリラッ

ストレスを感じていたのは料理行動であったが，それぞれクス時などにおいて RRI の揺らぎが大きく，副交感神経の箱ひげ図より，RRI は比較的低く LF/HF は比較的高いが活性化していることがわかる．一方，ID01 のローレン傾向にあるため，主観評価を反映しているといえる．事前ツプロットは，低 RRI 領域のデータにやや広がりがあり，

アンケート結果によると，ID02 の料理行動や皿洗い行動

高 RRI 領域データのばらつきは小さいことが読み取れる．

について，行動の好み度合いが高い際に LF/HF の値が高すなわち，睡眠時やリラックス時においても心拍間隔のゆいことが読み取れる．一方で，洗濯行動や，ID01 の掃除行

らぎが小さく，十分な休息が行えていない可能性が示唆さ

動など，行動の好みや得意度合いと LF/HF が必ずしも一れている．また，各行動ごとのローレンツプロットの形状

致しない場合がある．これは，利用デバイスの影響や各指に大きな差異は見られなかった．全体の傾向として，後述

標の算出方法，考慮外の内的・外的要因が影響すると考えするローレンツプロットの面積が小さい行動については，られる．特に，LF/HF 比や RRI といった生体指標は精神形状の差異が小さく y = x 方向のみに広い分布を示し，低的なストレスだけでなく，個人差や周囲からの慢性的スト

RRI 領域に集まっていた．面積が大きい行動については，

レスなど，様々な内的・外的要因の影響を受ける．また，

y = x 方向だけではなく，y = −x 方向にも広い分布を示

それらの生体指標は，計測する機器や計算手法により変動

し，高 RRI 領域にまで広がっていた．

しうることが知られている [23], [24]．したがって，本実験

図 10，11 に，各被験者の行動ごとのローレンツプロット

により得られた結果は，宅内における一般生活行動に関す面積を示す．図より，どちらの被験者においても，睡眠やる QoL 推定の目安となる一方で，絶対的ではない．

スマートフォン利用，テレビ視聴などはローレンツプロッ

4.2.3 ローレンツプロットによる分析結果

ト面積が大きく，副交感神経が活性的である．各種家事に

図 8，9 に各被験者のローレンツプロットを示す．ID02

対しては面積は小さく，副交感神経は非活性的であり，スのローレンツプロットは高 RRI 領域においてデータのばトレスがかかっているものと考えられる．また，事前アン

らつきが大きく，低 RRI 領域においてまとまっている傾向

ケートにおいて，それぞれ ID01 は掃除，ID02 は皿洗い

図 7

Activity

2

0

0

図 11

WashingDishes

UsingToilet

UsingSmartphone

StayingAtHome

WorkingOnPCWashingDishes

UsingToilet

UsingSmartphone

StayingAtHome

Sleeping

ReadingBook

PersonalHygiene

Laundry

EatingDressing

Cooking

CleaningRoom

WorkingOnPC

WatchingTelevision

Activity

WatchingTelevision

Activity

Sleeping

4

ReadingBook

8

PersonalHygiene

図 10

Eating

行動別 LF/HF 比の箱ひげ図（ID01）

Laundry0

Dressing0

Cooking2

CleaningRoom

6

Bathing

行動別 RRI 値の箱ひげ図（ID02）

CleaningBathroom

4

15000

LP area8

Bathing

6

LP area

WorkingOnPCWashingDishes

UsingToilet

UsingSmartphone

StayingAtHome

Sleeping

ReadingBook

PersonalHygiene

WorkingOnPC

行動別 RRI 値の箱ひげ図（ID01）

CleaningBathroom

WorkingOnPC

Activity
WatchingTelevision

Activity

WatchingTelevision

WashingDishes

UsingToilet

UsingSmartphone

StayingAtHome

Sleeping

ReadingBook

PersonalHygiene

Laundry

EatingDressing

Cooking

CleaningRoom

Bathing

RRI [ms]
Bathing

WorkingOnPC

WatchingTelevision

WashingDishes

UsingToilet

UsingSmartphone

StayingAtHome

Sleeping

ReadingBook

PersonalHygiene

Laundry

EatingDressing

Cooking

CleaningRoom

CleaningBathroom

Activity

WatchingTelevision

WashingDishes

UsingToilet

UsingSmartphone

StayingAtHome

Sleeping

ReadingBook

PersonalHygiene

Laundry

EatingDressing

Cooking

CleaningRoom

図 5

Laundry

Bathing
CleaningBathroom

LF/HF

図 4

Eating

図 6

Dressing

Cooking

CleaningRoom

Bathing

LF/HF
RRI [ms]
1600

1400

1200

1000

800

600

400

200

図 8 ID01 のローレンツプロット

1600

1400

1200

1000

800

600

400

200

図 9 ID02 のローレンツプロット

25000
ID01

20000

10000

5000

ID01 の行動ごとのローレンツプロット面積

10000
ID02

8000

6000

4000

2000

行動別 LF/HF 比の箱ひげ図（ID02）

ID02 の行動ごとのローレンツプロット面積

行動が最も好みでない行動としているが，それぞれの被験者・行動に対応するローレンツプロット面積も，同様に小さい値を示している．この結果より，家事の好みや負荷を，RRI によって求めたローレンツプロット面積情報から推定できることが示唆された．なお，ID01 の入浴行動におけるローレンツプロット面積は，センサ着脱などにより，取得

[7]
[8]

されるデータが外れ値とみなされない四分位範囲内で不安定になったため，異常に高い値を示していると考えられる．

5. まとめ[9]

本稿では，日常生活行動による QoL 変動の推定を目的として，行動ごとに，主観評価によるストレスと生体指標の可視化を行った．その結果，主観評価と生体指標により推定したストレスは必ずしも一致しなかったものの，各種家事によるストレスの増加傾向や，休息や娯楽によるリラッ[10]

クス傾向が見られた．より一般的な評価を行うためには，より長期間，かつ多数の被験者による評価実験が必要である．将来的に，各被験者が受ける慢性的ストレスの推定や，[11]

ストレスに対するリカバリ能力などの個人特性を考慮する
ことによって，日常生活行動に基づいた最適な家事推薦タ
イミング推定や，リラックス行動推薦などのサービス提供[12]が可能であると考えられる．また，先行研究では [19]，副交感神経の活動は個人差が大きく，ローレンツプロット面[13]

積によるリアルタイムなストレス評価は，人物ごとに面積の正規化が必要であることから難しいと述べられていた．

[14]

しかしながら，本研究のように，日常行動に紐付けた分析をあらかじめ行い，安静時や各行動時のローレンツプロッ[15]

ト面積を算出しておけば，安静時との差分を算出するなどして，各個人に対するリアルタイムなストレス評価は十分に可能だと考えられる．
謝辞

[16]

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 20H04177，

19K11924 による助成を受けたものです．
[17]

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