視聴覚刺激を考慮した快適性および集中力向上のための作業環境の創生
Creation of Comfortable and Concentrated
Workplace in Consideration of Audio-Visual Stimuli
精密工学専攻 61 号 松本 大祐
Daisuke Matsumoto
はじめに

2.

80

6 dB/oct
0 dB/oct-6 dB/oct

60dB

近年，テレワークなどの導入企業が増え，従来の作業環境から変化が生じている．ウェブ会議などの普及に伴い，これまでと異なる慣れない場所で集中できない場合があり，作業環境の改善が求められている．先行研究では，オープンプランオフィスで作業者が気になっている環境要因として，一番目に音環境，二番目に光環境が挙げられている(1)．
そこで本研究では，作業中の音環境と光環境に着目し，周囲からの人の声を別の音で目立たなくするマスキング効果を利用して，作業に適した音環境を構築する．また，明るさに着目して，作業に適した光環境を構築する．そして，音環
境と光環境の両方を考慮した快適で集中できる作業環境の構築を目指す．
なお，本研究のすべての評価は，実験参加者に対し十分な実験内容の説明を行い，インフォームド・コンセントを得て実施している．

SPL

1.

40200-20-4020200

20000

Frequency Hz
Fig. 1 Frequency response of evaluation sounds

g2 backD

暗騒音を想定した周波数勾配の違いによる音環境評価

本章では，暗騒音を想定した周波数勾配の異なる音について評価を行い，作業に適した音環境を把握する(2)．
2.1 実験条件
評価音は，どのような勾配が作業に適しているかを確認するため，Fig. 1 に示す周波数勾配の異なり，正の勾配を持つ6 dB/oct ，平坦な特性を持つ 0 dB/oct，負の勾配を持つ-6dB/oct の 3 音を用いる．評価音の提示はスピーカを用いて，0 dB/oct の評価音を 60 dB で再生した際のラウドネスに統一する．
被験者は，タスク終了後に再度評価音を提示し，集中できた評価音を回答する主観評価と，fNIRS を用いた脳血流による客観評価を行う．そして，評価時に Fig. 2 に示すような30 秒を 1 施行として大文字と小文字が混在するアルファベットを PC モニター上に 2 秒おきに表示させ，2 個前に表示した文字と比較して，一致しているかどうかを回答する 2 バックタスクを行う．
評価は，脳活動が同一とみなせるという理由で，非喫煙者かつ当日のカフェイン摂取がなく，右利きの 20 代 10 名を対象に行った．
2.2 fNIRS 解析方法
Fig. 3 に示す前頭葉から側頭葉の計 52 ch のデータを用いる．脳血流データの解析は，各チャンネルのヘモグロビン濃度の時間波形を，タスクに沿って活動する理想的な脳活動モデルで線形近似し，その線形係数 β によってタスクに依存した脳活動強度を推定する GLM 解析を用いる(3).
ここで，理想的な脳活動モデルには，インパルス的に脳活動が生じたときの血流信号を模擬する(4)．また，各チャンネ
ルと脳領域を対応付けるため，国際 10-20 法(5)による電極配2000

GFig. 2

About 2 back task

←RightLeft→
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2122 23 24 25 26 27 28 29 30 3132 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Fig. 3Channel number of fNIRS

置と，確率的レジストレーション法によって脳座標の 1 つである MNI 座標系への投影を行う(6)(7)．
2.3 実験結果
被験者 10 名中，信号ノイズが大きい等により 8 名のデータを用いて解析する．各チャンネルの GLM 解析による β 値を用いて，効果量の cohen’s d を算出した結果を Fig. 4 に示す．この結果より，楕円で示した ch 15 を含む領域において，-6 dB/oct と比較して 6 dB/oct の提示時は有意に脳血流が低下することがわかった．また，0 dB/oct と 6 dB/octを比較した際も，Fig. 4 と同様の領域において 6 dB/oct で有意に脳血流が低下した．これらのチャンネルは情動に関わる右の背外側前頭前野領域であり，6 dB/oct を聞いている状
態でこの部位の脳機能が低下し，ストレスが高いと考えられる．
また，被験者に集中できた評価音を回答してもらったとこ
ろ，10 人中 9 人は-6 dB/oct であったため，最も集中できる評価音は負勾配を有する音であると考えられる．

←Right* :: pp << 0.05** 0.01

Left→

** **

*

*

周囲会話音を想定した音環境評価
0Decrease
Fig. 4Increase

Cerebral blood flow of 6 dB/oct based on result of-6 dB/oct

7Evaluation score

本章では，集中を阻害する音環境として挙げられる周囲からの音声情報に着目し，これをマスキングするために適した音環境の把握を行う(8)．
3.1 周囲会話音のマスキングに適した周波数勾配の選定
3.1.1 実験条件
2 章において，負勾配の音が作業に適しているという実験結果から，音声マスキングに適した負勾配の音を選定する実験を行う．評価音は，-3 dB/oct と-6 dB/oct の 2 種類の負の勾配を持つ音を使用する．また，上記の音をマスカーとして利用し，マスキーには発声が明瞭で標準的なイントネーションの音声情報を有するニュース音声を用いる．評価音はスピーカで再生し，最大音圧レベルをそれぞれ 60dBA に統一して，マスカーとマスキーを同時に提示する．また，評価時にはタスク中の音声情報の聞こえやすさを評価するため，2 バックタスクを実施した状態で評価音を提示する．主観評価は，音声情報のマスキングに関する 7 段階の評定尺度法を実施す
る．20 代 5 名を対象に実験を行った．
3.1.2 実験結果
マスカーの違いによる音声情報マスキングに関する主観評価を Fig. 5 に示す．これより，-6 dB/oct のマスカーよりも-3 dB/oct の方が音声情報マスキングに適していることがわかる．よって，今後の実験では-3 dB/oct のマスカーを使用する．また，先行研究より，-3 dB/oct の音の中でも，1775656 Hz に周波数帯域を制限した音で最もマスキング効果が高い(9)ため，今後はこの音をマスカーとして使用する．
3.2 周囲会話音のマスキングに関する脳活動評価
3.2.1 実験条件
評価音は S1～S3 の 3 条件を使用し，S1 はマスキーのみを提示する．マスキーには，ニュース音声を用いる．S2 はマスキーに加えてマスカーを提示する．マスカーには，-3 dB/octを 177-5656 Hz で周波数制限した音を用いる．そして，S3 はS2 のマスキー＋マスカーの音環境よりも快適性を高めることを目的として，バッハが作曲したクラシック音楽「主よ人の望みの喜びよ」を付加する．この音楽は，まず 67 曲のクラシック音楽の中から，快適かつ集中力を低下させない曲として，長調かつ急激に音圧が変化しない曲を選定した．次に数名の被験者に聞き慣れている曲かつ快適性が高い音楽を選んでもらい決定した．
評価には，7 段階絶対評価の評定尺度法を用いた快適感，覚醒感およびマスキング効果に関する主観評価に加えて，fNIRS による客観評価を実施する．評価音の提示はスピーカを用いて，最大音圧レベルを 60 dBA に統一する．評価時には 2 バックタスクを実施し，非喫煙者で当日にカフェイン摂取がない右利きの被験者 20 代 7 名を対象に実験を行った．
3.2.2 実験結果
音環境に関する主観評価の結果を Fig. 6 に，fNIRS を用いた脳血流反応として，S3 から S1 を引いた結果を Fig. 7 に示す．Fig. 6 より，S2 の条件下では快適感が低いが，S3 の条件では快適性が高くなることがわかる．また，人の声の気-6 dB/oct-3 dB/oct65432
1Can hear voiceFig. 5

7Evaluation score

3.

Right dorsolateral prefrontal cortex

S1

Concern
Harsh for Can understandvoice
the content

Evaluation results for sound masking
S2S3

6
5
432
1
Comfortable
Fig. 6Awaking

Harsh

Subjective evaluation under single stimulus ofsound←RightWernicke's area

Left→Decrease
Fig. 70Increase
Cerebral blood flow of S3 based on result of S1
under single stimulus of soundになり度合いが低く，マスキング効果が高いことがわかる．
これは，バッハの曲を付加したことによって快適感が高くなり，その音楽に気が逸れて人の声が聞こえづらくなったと考えられる．
Fig. 7 より，S1 と比較して S3 は，ch10 を含む左ウェルニッケ野において脳血流が低下傾向にあるため，この領域に着目する．このウェルニッケ野は，言語野の一種であり，マスキーの音声情報が聞こえたことで活性化したこの領域を，マ4.

照度の違いを考慮した光環境評価

本章では，作業環境の中で作業者が気になっている環境要因として，作業に適した光環境を構築する(8)．
4.1 実験条件
評価する光環境の条件は，色温度を 5000 K に統一し，照度を L1 は 250 lx，L2 は 500 lx に統一した 2 条件を用いる．厚生労働省が定めた事務所衛生基準規則第 10 条第 1 項
において，一般的な事務作業の照度基準が 300 lx 以上であることから，評価する照度は，この基準以下と以上とした．
評価中のタスクは 2 バックタスクを用い，評価は，7 段階
絶対評価の評定尺度法を用いた快適感，覚醒感および明るさに関する主観評価に加えて，fNIRS による脳血流を用いた客観評価を実施する．評価は，非喫煙者で当日のカフェイン摂取がない右利きの 20 代 8 名を対象に行った．
4.2 実験結果
光環境に関する主観評価の結果を Fig. 8 に，脳血流反応として，L2 から L1 を引いた結果を Fig. 9 に示す．
Fig. 8 より，作業をするうえで L2 の明るい環境で「快適な」の評価が高いことがわかる．また，L1 と比較して L2 の条件で「目覚めるような」の評価が高く，明るい環境で快適感と覚醒感を保って作業を行うことができると考えられる．
また，Fig. 9 より，光環境に関連がある領域の中で，前頭眼野の脳血流が増加している．前頭眼野は，眼球運動に関連する脳領域で，L2 の照度が高い明るい環境では，PC モニター上に提示される 2 バックタスクのアルファベットを確実に読むことで，脳血流が増加した可能性が考えられる．このことから，暗い環境と比較して明るい環境の方が集中して作業できると考えられる．
L1，L2 の条件の他に，色温度を 3000 K に設定した条件で，色温度差に関する同様の評価を行ったが，脳血流の差は見られなかった．一方，主観評価では，3000 K と比較して 5000
K の光環境で覚醒感が高く作業に適している結果が得られた
ので，5 章以降では色温度を 5000 K に統一して評価を行う．

5.

音環境および光環境の複合刺激による作業環境評価

本章では，周囲からの音声情報に対するマスキングの有無と照度の変更を組み合わせて，音環境と光環境の複合刺激の評価を行う(8)．
5.1 音環境および光環境による脳血流評価5.1.1 実験条件評価に使用する条件を Table 1 に示す．音声情報のマスキングの有無，および照度の大小による計 4 条件で評価を行う．
音声情報のマスキング時には，マスカーとして 177-5656 Hzのピンクノイズに，快適性を考慮してバッハの曲を付加した
Table 1Condition
name
SL1
SL2
SL3SL4音を用いる．評価手順は 3 章および 4 章と同様で，非喫煙者で当日にカフェイン摂取がない右利きの被験者 20 代 7 名を対象に実施した．
5.2.2 実験結果
音環境と光環境に関する複合刺激の主観評価を Fig. 10 に示す．
「快適な」の評価点は，音声情報をマスキングしている
SL3，SL4 の条件で高く，音環境の快適感への寄与が大きいと考えられる．また，「目覚めるような」の評価点は，照度の高い SL2，SL4 の条件で高く，光環境の覚醒感への寄与が大きいと考えられる．
次に，fNIRS を用いた脳血流反応として，SL4 から SL1 を引いた結果を Fig. 11 に示す．SL1 と比較して SL4 において音声情報マスキングに関連するウェルニッケ野で脳血流が低下し，光環境に関連する前頭眼野において脳血流が増加していることがわかる．これは，SL1 と比較して SL4 で音声情報がマスキングされ，人の声が聞こえ難くなったことで集中できる環境となり，照度が高くなると PC モニター上のアルファベットを確実に読むことができ，集中できる環境となったと考えられる．脳血流反応において，音環境と光環境の独立した複数の刺激において，ウェルニッケ野と前頭眼野という別の脳領域の反応がそれぞれ確認できた．これらのことか
ら，音環境と光環境の複合刺激で快適かつ集中できる環境を作り出せることを見出した．
5.2 計算タスクによるパフォーマンス検証
5.2.1 実験条件
評価条件は Table 1 に示す，音声情報のマスキングの有無および照度の大小の計 4 条件を用いる．評価に使用するタス
クは計算タスクで，2 桁の加減算を用いる．繰り上がりのな
8L17

Evaluation score

スカーによって鎮静化させたと考えられる．このことから，主観評価における快適感の評価および fNIRS を用いた音声マスキング効果の客観評価より，快適で音声マスキング効果の高い S3 の条件が作業に適していると考えられる．

**L265432* :p<0.05

1Comfortable
Fig. 8Awaking

BrightSubjective evaluation under single stimulus of light←RightDecrease
Fig. 9Frontal eye field
Left→0Increase

Cerebral blood flow of L2 based on resultof L1 under single stimulus of lightSound and light condition

Light condition
Color temp. K Illuminance lx
250
Nothing
Voice
500
5000
(News speech)"Jesu, Joy of Man's Desiring“
250
Pink noise
created by Bach
500
MaskeeSound condition
MaskerAdditional soundSL1SL2SL3

**SL4

**

81 + 18
74 - 70* :p<0.05Comfortable Awaking

Fig. 10HarshEnter answer

BrightSubjective evaluation under complex stimuli

Frontal eye field←RightWernicke's area
Left→Fig. 12

About calculation task

3.5

Calculation time sEvaluation score

98765432
1Sound condition

Light condition

3.0

2.5

2.0

Decrease

Increase

0Fig. 11 Cerebral blood flow of SL4 based on result of SL1
under complex stimuli
い加算，繰り下がりのない減算，繰り上がりのある加算，繰り下がりのある減算をそれぞれ 15 問の計 60 問を 1 施行としてタスクを実施する．評価音の提示は 4 章と同様で，被験者は 20 代 6 名を対象に実験を行った．
5.2.2 実験結果
音環境をそれぞれ変更した場合として，SL1，SL2 の各解答の平均解答時間と，SL3，SL4 の平均解答時間の比較結果および，光環境をそれぞれ変更した場合として，SL1，SL3 の平均解答時間と，SL2，SL4 の平均解答時間を Fig. 13 に示す．この結果より，音声情報をマスキングした場合に計算時間はほぼ一定で，照度を高く設定した場合に計算時間が減少していることがわかる．このことより，本実験条件では照度を 500lx に設定した条件で最も計算時間が短くなり，集中して作業に取り組めると考えられる．
また，音声情報のマスキングが有る条件では人の声が聞こえ難く，かつ音楽を付加すると快適感が高くなる．このことから，快適に集中して作業に取り組むことができる条件は，音声情報をマスキングし，音楽を付加してかつ照度が 500 lx程度の明るい環境であると考えられる．

6.

研究成果

(1) 周波数勾配の異なる音において，脳血流評価によりストレスを評価できる可能性を示し，音声情報マスキン
グに有用な勾配が-3 dB/oct であることを示した．
(2) 音声情報をマスキングする際にマスキングに適しているとピンクノイズに音楽を付加することで快適性を向上させながらマスキングを実施できることを示した．
(3) 光環境における照度を変更した際に，500 lx の環境で前頭眼野での脳血流が増加し，覚醒感を維持しながら集中できる環境を構築できることを示した．
(4) 音環境と光環境の複合刺激で，単刺激と同様の脳血流反応があることを示し，本実験条件では音声情報のマスキングの有無よりも光環境の照度の大小の方が作業時間の短縮への寄与が大きいことを示した．

No masking Masking
Dark
Bright(SL1, SL2) (SL3, SL4) (SL1, SL3) (SL2, SL4)

Fig. 13

Calculation times under complex stimuli

参考文献(1) 井上瑞紀，WEB 会議エリアのあるオープンプランオフィ
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(2) 松本大祐，山口雅夫，戸井武司，脳血流に基づく集中力向上のための音声情報マスキング効果の把握，日本音響学会講演論文集(春)（2023）pp.973-974．
(3) Minako Uga, Ippeita Dan, Toshifumi Sano, Haruka
Dan, Eiju Watanabe, Optimizing the general linear
model for functional near-infrared spectroscopy: anadaptive hemodynamic response function approach,Neurophotonics, 1-1 (2014)．
(4) 小野弓絵，MATLAB で学ぶ生体信号処理，コロナ社，東京 (2018) pp.101-124．
(5) Valer Jurcak, Daisuke Tsuzuki, Ippeita Dan, 10/20,
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individual and group analyses, NeuroImage, 85-1
(2014) pp.92-103．
(7) Archana K Singh, Masako Okamoto, Haruka Dan,
Valer Jurcak, Ippeita Dan, Spatial registration ofmultichannel multi-subject fNIRS data to MNI space
without MRI, NeuroImage, 27-4 (2005) pp.842-851.
(8) 松本大祐，戸井武司，音環境および光環境による快適かつ集中力向上のための作業環境の構築，日本音響学会
講演論文集（春）, 2-9-1（2024）．
(9) 佐伯徹郎，藤井健生，山口静馬，老松建成，音声をマスクするための無意味定常雑音の選定，電子情報通信学会論文誌, J86-A-2（2003） pp.187-191．