2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F

意思決定と覚醒度を媒介する内部状態の検討

Comparing The Influence of Arousal on
Decision-Making in Different Internal States
米田 凌 † ， 森田 純哉 †Ryo Yoneda， Junya Morita†

静岡大学

Shizuoka University
yoneda.ryo.17@shizuoka.ac.jp

概要に関連する内的要因は多く研究されており，慎重に検討する必要がある．本研究では，多くの研究が行われ本研究では内的要因を考慮した上で，外的要因によてい意思決定の理論の 1 つである二重過程理論を内的る覚醒度と意思決定への影響を調べた．被験者の内的要因として想定した [7]．この理論では，人間は意思決

要因は，二重過程理論に基づいてシステム 1 とシステ

ム 2 に設定した．また，覚醒度を操作するための外的定に対する関与の程度（処理水準）に応じて，システ

た．その結果，システム 1 ではシステム 2 よりも覚醒とされる．システム 1 は，自動的に高速で働き，印象

ム 1 とシステム 2 という異なるシステムを使っている要因として視覚刺激，聴覚刺激，社会的刺激を提示しや直感を生み出し，システム 2 は，複雑な計算など頭度による意思決定への影響が大きかった．また，覚醒度に影響を与える外的要因の種類や，意思決定の変動を使わなければできない困難な知的活動を生み出すとキーワード：感情, 覚醒度, 意思決定, 二重過程理論,

詳細に意思決定者の処理水準を分割する研究が進展しされている．この理論をベースとして，現在ではよりも 2 つのシステムでは異なっていた．

ている [8, 9]．ただし，本研究では，単純化のために，

WCST

1.

それらの理論の詳細には踏み込まず，意思決定におけはじめにる処理水準を大きく 2 つに分割し，内的要因として検意思決定は感情の影響を受けることが多い．例え討することにする．

ば，重要な試験や面接などストレスのかかる場面においずれにせよ，意思決定を支援する際には，内的要いて，普段とは異なる意思決定を行ってしまうことが因と外的要因のいずれか一方だけではなく，2 つの視ある．そのため，合理的な意思決定を行うために，適点を考慮する必要がある．意思決定者の保持する内的情を自身で認識しコントロールすることは困難である

するだけでなく，外的要因によって水準そのものが変

切に感情をコントロールする必要がある．しかし，感要因（処理水準）は，外的要因の受容のされ方に影響ことが分かっている [1]．こうした困難を解決するため動することも考えられる．それにもかかわらず，異なに，マインドフルネスなどの自己制御技術が提案される内的状態で外的要因が感情と意思決定がどのようにている [2]．しかし，人間の注意には容量の限界がある

影響するかは十分に研究されていない．本研究では，ため，他の作業をしながらマインドフルネスに取り組

外部要因を操作するマルチモーダルな刺激が，感情とむことはできない．そのため，感情に影響される意思意思決定に与える影響について，2 つの内的要因を考決定をコントロールすることは依然として困難な問題慮した上で検討する．

である．

本研究ではこのような自己制御技術の限界を考慮

2.

関連研究

感情は，感情価と覚醒度の二次元で表現される [10]．

し，意思決定に影響を与える感情を調整する方法として周囲の環境に注目した．周囲の光や音，人の表情などは感情に影響を与える要因として知られている．
このような環境の外的要因を操作する暗示的バイオ

この空間上において，感情の座標は多くの外的要因によって変動することが知られている．Sotos らの研究

では，音楽の BPM と音価が覚醒度を喚起することがフィードバックの研究がある [3, 4, 5, 6]．しかし，こ確認された [11]．具体的には，BPM120 から BPM90

プロセスを歪める内的要因を扱っていない．意思決定を全音符から 8 分音符へと変更することなどにより高への変更などにより悲しみが喚起されることや，音価のような研究では意思決定の背後にある基本的な認知737

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F

覚醒度が喚起されることが分かっている．また，色とを調べた．

覚醒度の関係も研究されている．Walter らの研究に

3. タスク
3.1 タスク環境

よると，色の波長と覚醒度に正の相関があることが分かっている [12]．さらに，Barsade の研究によると，グループワークを行っているメンバーのポジティブ感情

本研究では，Wisconsin Card Sorting Test (WCST)とネガティブ感情が他のメンバーに伝染することが分を採用した [17]．このタスクはワーキングメモリの活かった．さらに，それにより協調性や個人のパフォー動と関連があることがわかっている [18, 19]．システ

マンスも変化することが分かった [13]．

ム 1 の状態で行う意思決定では，ワーキングメモリをまた，感情や情動が意思決定に及ぼす影響も検討さ必要としない一方で，システム 2 の状態で行う意思決れている．Damasio は，脳内の情動と関連する部位で定は，ワーキングメモリを必要とすることもわかってある腹内側前頭前野の損傷患者は知能に問題がない

いる [20]．さらに，覚醒度はワーキングメモリの活動にも関わらず適切な意思決定が行えないという事例に影響を及ぼす [21, 22, 23]．以上の理由で，この課題を報告している [14]．Damasio は，この事例からソマを用いて実験を行うことを決めた．

ティック・マーカー仮説を提案した [15]．ソマティッ

この課題には複数のバージョンがある．本研究では，

ク・マーカー仮説とは，身体反応である情動が，合理

いくつかの論文をもとにオリジナルの課題を作成した的な意思決定に影響を与えるという仮説である．こ[24, 19, 25]．実験画面は図 1 に示されている．この課
題では 4 種類の刺激カードと 64 種類の反応カードをの仮説に基づいて，覚醒度と意思決定の関係についてのより詳細な研究も行われている．大平らは，意思決用いる．刺激カードと反応カードの絵柄は色（赤，青，定の探査傾向と覚醒度の関連性を調べる実験を行った緑，黄），形（円，四角，三角，十字），数（1，2，3，[16]．その結果，交感神経の活動により高い覚醒度状4）で構成されている．刺激カードは左から「赤，円，態にある場合，意思決定の探査傾向が高まることが分

1」，「青，四角，2」，「緑，三角，3」，「黄色，十字，4」

かった．さらに，この研究ではタスクによって覚醒度の順であらかじめ並べられている．参加者は，ランダの役割が異なる可能性も示唆された．

ムに 1 枚ずつ配られる反応カードを同じカテゴリーだ

これらを元に，感情と意思決定に関わる知見を応用と思う刺激カードの下に置く．カテゴリーは色，形，するシステムの研究がされている．吉田らはディスプ

数の 3 種類あり，その内の 1 つが正解のカテゴリー

レイに映るユーザの表情を変形させることでユーザの感情操作を試みる実験を行った [3]．この結果，ディスプレイに映る表情が笑顔の場合はポジティブ感情が，悲しい表情の場合はネガティブ感情が喚起された．さらに，着用しているマフラーの選好にも変化があった．
しかし，このシステムはユーザがディスプレイを見るといった意識的な動作を要する．こうした課題を解となる．正解のカテゴリーは参加者には知らされないが，反応カードを分類した後に正解かどうかのフィードバックを受け取る．正解の場合は，コインが積み重なるエフェクトがかかり，スコアに 100 点が加算される．不正解の場合は，コインが消え，100 点が減点される．さらに，5 回連続して正解すると，予告なしに正解のカテゴリーが変更される．この課題では，これ決するため，暗示的なフィードバックによってユーザを 30 回繰り返した．また，参加者は画面右上にあるの感情や意思決定に介入を試みる研究もある．Costa

ボタンを押すことでいつでも自由にルールの確認をで

らは，心拍情報を元に変動する触覚フィードバックにきた．

よって，不安感の減少や認知パフォーマンスを向上させるシステムを開発した [4]．また，心拍情報を元に変動する音楽の揺らぎによってユーザの心拍数を変化さ

3.2

せ，ストレスを減少させるシステムも開発されている仮定

本実験では，覚醒度や意思決定に影響を与えると仮[5]．しかし，これらの研究はいずれも内的状態を考慮定される外的環境を操作した．以下がそれらのまとめしたものではない．

である．

本研究では上記の感情と意思決定の理論に基づい• 仮定 1: 環境要因による覚醒度への影響– 色刺激による覚醒度への影響: 参加者の覚醒て，意思決定における異なる 2 つのシステムを考慮するために，刺激による覚醒度と意思決定への影響に関度は，赤色の照明では高覚醒度へ，青色の照する実験を 2 つ行った [7, 14, 15, 16]．実験は 2 回行う

明では低覚醒度へと誘導される [12, 26].

ことで，異なる内的状態における覚醒度の役割の違い

738

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F– 音刺激による覚醒度への影響: 参加者の覚醒度は，高 BPM で高覚醒度へ，低 BPM で低

表 1: Conditions of Experiment1

覚醒度へと誘導される [11].

Red– 情動伝染による覚醒度への影響: 参加者の覚醒度は，アイコンの表情が笑顔 (以降 Smileと表記) の場合は高覚醒度へ，悲しい表情

Blue

Smile

Sad

Smile

Sad

High BPM

39

35

35

29

Low BPM

32
30
30
35
* セル内の数字は参加者数(以降 Sad と表記) の場合は低覚醒度へと誘導される [13].

• 仮定 2: 覚醒度による意思決定の変動– 意思決定の速度: 高覚醒度に導く環境要因

は，低覚醒度に導く環境要因に比べ，参加者の課題に要する時間を短くする．

(a) 赤色照明と Smile アイ (b) 赤色照明と Sad アイコ
コンン– 意思決定における熟慮: 低覚醒度に導く環境

要因は，高覚醒度に導く環境要因に比べ，参加者の熟慮した振る舞いを導く．

– 意思決定のパフォーマンス: 低覚醒度に導く
環境要因は，高覚醒度に導く環境要因に比べ，より利得の得られる意思決定を導く．

(c) 青色照明と Smile アイ (d) 青色照明と Sad アイコ
コンン

本研究では, 覚醒度と意思決定に関するこれらの仮定

を，参加者が異なる内部状態にあると仮定した 2 つの実験で検証する．意思決定の二重過程理論 [7] より，異なる熟考レベル（システム 1 と 2）では, 覚醒度による意思決定への影響が異なるという仮説を立てるこ
響を大きく受けるのに対し，熟慮した意思決定では意思決定が環境の影響を受けにくいことが考えられる．
以下の実験では，この 2 つのシステムが 2 つの仮定にどのように影響するかを調べることでこの仮説を検証

本実験では，各刺激が参加者の覚醒度及び意思決定へ与える影響を調べるために 2 (照明：赤色条件 vs 青
色条件) × 2 (BGM：高 BPM 条件 vs 低 BPM 条件)

参加者の行動を比較した（3 要因被験者間計画）．照実験 1: 環境要因がシステム 1 に与える影響

明の赤色は RGB 表記で (255, 0, 0) に，青色は RGB
表記で (0, 0, 255) に設定した．BPM では高 BPM を150 に，低 BPM を 80 に設定した．情動伝染は，ゲー
ム遂行中の背景に映るアイコンの表情によって操作し

実験 1 では，参加者がシステム 1 の状態で意思決定を行う状況において，上記の仮定がどのように観察さた．図 1 に，照明の色とアイコンの表情の組み合われるかを調べる．

4.1.1

えられる.

× 2 (情動伝染：Smile 条件 vs Sad 条件) の 8 条件下で

する．

4.1

が低下することが指摘されている [27]. そのため，システム 1 という覚醒度でタスクに取り組んでいると考とができる．例えば，速く浅慮な意思決定は環境の影

4.

図 1: 照明の色とアイコンの表情の組み合わせせを示す．参加者は，実験システムにアクセスした順
番に 8 条件に割り当てられた．なお，複数回実験を方法行なった参加者や，実験を途中で離脱した参加者の処理を行なったため，各条件間の人数は均等にはならな

参加者と実験計画

かった．

参加者は，クラウドソーシングサービスであるランサーズにて 265 名を募集した．男性が 166 名，女性が手続き

で 99 名，平均年齢は 41.9 歳だった．参加者は，実験

4.1.2

実験では，対面実験に比べて参加者の実験への注意力て，実験手順についての教示に目を通した．その後，協力の謝金として 100 円を得た．クラウドソーシング

ランサーズにて依頼を受けた参加者は依頼画面に739

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F

画面の URL から実験システムへと遷移した．実験

表 2: 実験 1 の条件ごとの F 値

リックにより，アンケート画面へ遷移した．アンケー

1.95

5.45 * 1.78

0.77

1.48

0.26

0.11

1.37

トには Google の Web アンケートフォーム作成サービ

0.30

Expression (E) 0.48

0.25

0.01

6.95 ** 1.97

2.17

0.02

0.69

1.41

スである GoogleForm を使用した．

C*B

0.33

0.46

1.05

0.65

0.25

0.09

0.37

1.47

1.29

B*E

0.04

0.85

0.00

0.79

1.41

0.02

0.47

1.90

2.65

4.1.3

データ

2.93+

C*E

0.86

0.06

0.02

2.22

0.80

0.23

0.50

0.14

0.12

C*B*E

2.25

0.06

0.32

0.70

0.02

1.11

0.01

1.24

0.12

+ : p < 0.10

取得するデータはアンケートによる主観評価とゲームのログの 2 つの観点から集めた．仮定 1 の各刺激

incorrect answer

2.35

0.09

Score

4.50 *

0.32

Arousal番タスク終了後は，ゲーム内に表示されたボタンのク

Rule confirmation

0.99

0.74

ターン分の練習を行い，本番のタスクを遂行した．本NCRF

3.54 + 2.70

BGM (B)

ルールを提示された．ルールの提示に続く画面にて，3Reached category

Perseveration error

Color (C)

参加者は教示画面でシステムの操作方法と WCST のTime per 1 turnTotal time

システムでは始めにルールの教示画面が表示された．

∗ : p < 0.05

∗ ∗ : p < 0.01

ルール確認ボタンを押した回数．

による覚醒度の変化を計測するために，参加者にア• パフォーマンス– スコア (Score): 課題の最終成績を取得した

ンケートにて覚醒度の報告をしてもらった．アンケー

トには，イラストを用いて非言語的に参加者の覚醒度

もの．

を，5 つのイラストとその中間の 4 項目の合計 9 段階

– 誤答数 (Incorrect Answer): ゲーム内でカードを間違った方法で分類した数をカウで測定する Self Assessment Manikin (SAM) を利用した [28]．また，アンケートには自由記述欄も設けた．

ントしたもの．

ゲームログでは，仮定 2 を検証するために以下の 8つの指標を取得した．

• スピード結果– 1 ターンあたりの時間 (Time per 1 turn):
カードを置いてから，次のカードを置くま4.2– 合計時間 (Total time): ゲーム開始時から，最後のターンでカードを置くまでの時間をの値に対して実施された 3 要因分散分析の結果を表 2，

4.2.1での間隔を計測した．

• 熟慮

計測した．

平均

各条件において得られた指標の平均値を図 2 に，こ

表 3 に示す．なお分散分析の結果，要因間の交互作用が得られた指標については単純主効果の結果を図に書き入れている．以下，アンケートとゲームログのそれぞれについて有意となった結果を示していく．

– 到 達 カ テ ゴ リ ー 数 (Reached Category):

覚醒度の主観評価では色の主効果に有意傾向が見ら

ゲーム終了までに変更したカテゴリーの回数をカウントしたもの．

れた（p = 0.06）．これは照明の色が青よりも赤の場

リーが変更するまでに要したカードの枚数

1（色刺激による覚醒度への影響）と一致している．また，保続性の間違いは，照明の色の主効果（p = 0.03）

合に覚醒度が高まる結果になった．この結果は，仮定– NCRF (The Number of Cards to Reach theFirst Category Change): 初めて分類カテゴとアイコンの表情の主効果（p = 0.01）が有意であっをカウントしたもの．

た．また，ルール確認数でも照明の色の主効果は有意– 保続性の間違い (Perseveration Error): 分類
カテゴリーの変更後にも関わらず，前の分であった（p = 0.02）．これらの結果は，仮定 2（熟類カテゴリーに置いてしまったカードの数．

慮）と一致する．誤答数は，照明の色の主効果に有意決定における探査と活用の切り替えを測定

照明下では不正解が増加し，青色の照明下では不正解

た場合は，ターン数の 30 に設定した．

フォーマンス）と一致する．

これは分類カテゴリーが変更した際の意思傾向が観察された（p = 0.09）．この結果から，赤色のが減少することが示唆された．この結果は仮定 2（パする. 分類カテゴリーの変更が行われなかっ– ル ー ル 確 認 数 (Number of rule confirmations): ゲーム遂行中に右上に表示される

740

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F

Total time

Perseveration error

Reached category

NCRF

Rule confirmation

Score

0.02

0.01

0.01

0.02

0.01

0.01

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.01

0.00

incorrect answer

Time per 1 turn

0.00

0.00

Expression (E) 0.00

0.00

0.00

0.03

0.01

0.01

0.00

0.00

0.01

C*B

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

B*E

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.01

0.01

C*E

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

C*B*E

0.00

0.00

0.00

0.0 0 0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

加者の覚醒度が誘導されたと言える．一方，BGM に式モデリング（SEM）を実施した．結果を図 3 に示す．

は有意差が観察されなかった．自由記述欄には，BGM

このモデルは，環境要因（左）が覚醒度（感情），速度（システム 1），熟慮（システム 2）からなる内部状表すように構築されている．このモデルの適合度は，に関する記述が散見された．具体的には，「音楽が鳴っていると落ち着かなくてイライラしていました」や「音が大きすぎる」等の音の大きさについてのコメントがあった．これは，実験においてこの要因が参加者の意識的な認知プロセスに関与していたことを示唆する．本来，環境による情動の誘導は意識下の刺激に(adjusted goodness of fit index) が 0.999 であった．このことから，データとモデルは十分に適合していると言える．SEM の結果から，覚醒度が速度と意思決定

よって成り立つと考えられる [29]．そのことから，音量の大きさによる刺激への意識が BGM の効果を弱めた可能性が考えられる．また，今回の実験では，BGMに与える影響が仮定 2 と一致していることがわかる．

4.3

0.01

0.00

る．照明の色によって意思決定をシステム 1 で行う参前節の仮定との適合度を検討するために，構造方程CFI (comparative fit index) が 0.921，RMSEA (rootmean square error of approximation) が 0.075，AGFI

0.01

BGM (B)

図 3: SEM の結果

構造方程式モデリング

態を媒介して，パフォーマンス（右）に及ぼす影響をColor (C)

数値はパス係数.
実線: 有意差あり, 点線: 有意差なし.
+ : p < 0.10 ∗ : p < 0.05 ∗ ∗ : p < 0.01

図 2: 実験 1 の平均と標準誤差

4.2.2

Arousal

表 3: 実験 1 の条件ごとの効果量 (偏η 2 )が聞こえる状況で実験を行なってもらうように指示したのみで，具体的な音量やヘッドフォン等の使用は統制していなかった．このように，参加者ごとに BGM

考察の聞こえ方が異なっていたことも，BGM が覚醒度に分散分析の結果から，照明の色が覚醒度に影響を与影響を与えなかった原因の 1 つだと考えられる．

えていることがわかる．これは，仮説 1 と一致してい分散分析では，照明の色によって保続性の間違い，

741

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F
クイズに正解するまで課題は開始できなかった．この

表 4: Conditions of Experiment2

Red

手続きと追加の報酬で，参加者が課題をより注意深く行うことを促した．

Blue

Smile

Sad

Smile

Sad

High BPM

29

25

28

29

Low BPM

32
34
29
33
* セル内の数字は参加者数

5.2
5.2.1

ルール確認数，誤答数が変化した．照明の色によって結果

実験 1 vs 実験 2

実験 1 と実験 2 で比較した際に有意となったデー

覚醒度も変化していることから，これらの指標の変化

タについて示す．スコア，誤答数，到達カテゴリー

SEM の結果は，覚醒度と意思決定のスピード・熟慮との関連を示した．これらは仮定 2 と整合する結果であれ た ．ス コ ア は ，実 験 1 の 平 均 が 358.82，実 験 2は覚醒度の影響を受けたものだと考えられる．さらに，数，NCRF の 4 項目に実験操作による違いが見らの平均が 520.83 となり，実験 2 の方が高くなった

る．この結果は照明の色により，覚醒度が変化するこ(t(503) = 3.99, p = 0.00))．誤答数は，実験 1 の平均が 17.63，実験 2 の平均が 15.19 となり，実験 2 で減とで，意思決定が変化したため生じたと考えられる．

5.

少した (t(503) = 5.11, p = 0.00))．到達カテゴリー数

実験 2: 環境要因がシステム 2 に与える影響

は，実験 1 の平均が 1.88，実験 2 の平均が 2.06 となり，実験 2 で増加した (t(503) = 2.06, p = 0.03))．最実験 2 では，参加者に教示確認のためのクイズを初のカテゴリー到達までに要したカードの枚数は，実スコアを得た参加者には追加の報酬を与えた．それに験 2 で増加した (t(503) = 2.11, p = 0.09)．これらの課した．さらに，タスクへの注意を高めるために，高験 1 の平均が 1.88，実験 2 の平均が 2.06 となり，実

よって，参加者はより課題に集中した状態で取り組む

ことから，実験 1 よりも実験 2 の方が参加者は慎重なと予想した．この操作によって実験 1 よりもスコアが行動をしていたことが分かる．これによって，実験 2

上がり，誤答数が現象すると予想した．この条件の下，で行った操作が成功していたと考えられる．

づいて検討する．

5.2.2

環境要因による覚醒度と意思決定への影響を仮定に基

5.1
5.1.1

各条件で得られた平均値を図 4 に，分散分析の結果

方法

を表 5，表 6 に示す．分散分析の結果，要因間の交互作用が得られた指標については単純主効果の結果を図参加者と実験計画に書き入れている．以下，アンケートとゲームログの参加者は，実験 1 と同様にランサーズにて 239 名

それぞれについて有意となった結果を示していく．

を募集した．男性が 123 名，女性が 116 名，平均年齢

まず，覚醒度の主観評価では，アイコンの表情に有は 41.3 歳だった．参加者には，実験協力の謝金として意傾向が観察された（p = 0.07）．Smile が提示された100 円の報酬が支払われた．さらに，実験 1 で得られたスコアの上位 10 ％である 1200 点を超えた場合は追参加者は，Sad が提示された参加者よりも高い覚醒度を示した．これは，仮定 1（情動伝染による覚醒度へ

加の報酬として 500 円を得た．

の影響）と一致する．

実験デザインは実験 1 と同様に，2 (照明：赤色条件

1 ターンあたりの時間では，BGM と表情の交互
作 用 に 有 意 差 が 見 ら れ た（F (1, 231) = 3.98, p =vs 青色条件) × 2 (BGM：高 BPM 条件 vs 低 BPM 条件) × 2 (情動伝染：Smile 条件 vs Sad 条件) の 8 条件

0.05, ηp2 = 0.02）．この交互作用の単純主効果を分析した結果，遅い BGM の条件では Smile を提示されたにした．各要因の水準も実験 1 と同様の設定にした．

5.1.2

参加者は，Sad を提示された参加者よりも多くの時間を費やしていることがわかった．この結果は，仮定 2手続き（速度）にも反するものだった．

実験 1 との相違点は，教示の確認の有無である．実験 2 では，参加者が教示画面で課題のルールとシステ

平均

ムの操作方法を読んだ後に，確認のクイズを出した．

742

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F

ArousalTime per 1 turnTotal time

Perseveration error

Reached category

NCRF

Rule confirmation

Score

incorrect answer

表 5: 実験 2 の分散分析の結果

Color (C)

1.05

1.21

1.95

0.04

0.15

0.00

0.00

1.78

1.05

BGM (B)

0.65

0.01

0.03

0.02

0.00

0.00

0.45

0.29

0.30

Expression (E) 3.29 + 2.18

0.98

0.32

0.42

0.09

0.12

0.70

1.05

C *B

0.11

1.46

1.94

1.03

0.25

0.00

0.01

0.90

0.14

B *E

2.12

3.98 * 1.23

0.93

1.02

0.93

0.66

1.25

2.10

C *E

1.82

0.81

0.75

0.67

0.41

1.27

0.21

0.49

0.05

C *B *E

1.52

0.06

0.71

0.00

0.01

0.02

0.58

0.02

0.39

+ : p < 0.10

∗ : p < 0.05

∗ ∗ : p < 0.01

図 4: 実験 2 の平均と標準誤差

5.2.3

Total time

Perseveration error

Reached category

NCRF

Rule confirmation

Score

0.00

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

BGM (B)

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

incorrect answer

Time per 1 turnColor (C)Expression (E) 0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

C*B

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

B*E

0.01

0.02

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.01

C*E

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

C*B*E

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

分散分析の結果より，各条件間の意思決定の指標

構造方程式モデリング実験 1 と同様の目的で SEM を実施した（図 5）．

これを実験 1 で行った SEM と比較することで，環境要因，覚醒度，意思決定の関係に内的状態がどのよの違いは，実験 1 よりも少ないことがわかる．また，
SEM では覚醒度の効果が意思決定の指標に対して有意でなかった．この結果から，参加者の意思決定がシ
ステム 2 で行われる場合，覚醒度が意思決定に影響を与えないと考えられる．

また，1 ターンに費やす時間が Sad のアイコンを提うに影響しているかを理解することができると考え示した条件で減少した．これは仮定 2 と矛盾する結果

る．このモデルの適合度は，CFI が 0.988，RMSEA

である．表情の効果は，文脈によって異なることが知が 0.034，AGFI が 1.000 となり，十分にモデルとデーられている [30]．この結果は，システム 2 の状態で意タが適合していたと言える．このモデルでは，実験 1

思決定を行う場合は，心を落ち着かせる刺激が間違いのモデルとは異なり，覚醒度の効果は意思決定の速度を増加させると解釈できる．

や熟慮に対して有意ではなかった．

5.3

Arousal

表 6: 実験 2 の条件ごとの効果量 (偏η 2 )6.

総合考察とまとめ

本研究では，外的要因を操作することで異なる内的考察

状態での覚醒度の意思決定に対する役割の違いを調分散分析では，アイコンの表情による覚醒度への影

べた．

響が観察された．これは仮定 1 と一致していた．シス

参加者がシステム 1 の状態で意思決定を行う実験
1 の結果，照明の色が覚醒度に影響を与えることがわ

テム 2 の状態で意思決定を行う状況では周囲の人間の表情によって覚醒度が喚起されると考えられる．

かった．さらに，覚醒度による意思決定への影響も確認された．具体的には，ルール確認数，誤答数，保続743

2021年度日本認知科学会第38回大会

P2-60F

数値はパス係数.
実線: 有意差あり, 点線: 有意差なし.
+ : p < 0.10 ∗ : p < 0.05 ∗ ∗ : p < 0.01

図 5: SEM の結果

性の間違いに変動が観察された．これらの結果は，仮定 1 と仮定 2 と一致している．一方，参加者がシステ

ム 2 の状態で意思決定を行う実験 2 では，アイコンの表情による覚醒度への影響がが示唆された．この結果は，仮定 1 と一致している．しかし，1 ターン当たりの時間は，仮定 2 とは逆の結果が得られた．

また，実験 2 よりも実験 1 の方が覚醒度による意思決定への影響が大きかった．さらに，実験 1 の SEM

では覚醒度が意思決定に与える影響が有意であったのに対し，実験 2 の SEM では有意ではなかった．このように，外部環境が情動や意思決定に与える影響は，参加者の内部状態によって異なることが確認された．
しかし，今回の研究で覚醒度は主観評価によって計測されたため，参加者の状態を反映しきれていない可能性がある．そのため，今後は生体信号を用いた実験を行う必要があると考えている．本研究の知見が，合理的な意思決定を支援するシステムの開発に繋がると考える．

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