DEIM Forum 2014 P2-5

身体データの解析による健康情報マイニング
北林宏樹†

吉川正俊††† 京都大学情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 京都大学情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †kitabayashi@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††yoshikawa@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし

近年，あらゆるデータのビッグデータ化が進み，個人の身体データの記録も容易に行えるようになってきている．身体データとは，体温・血圧・心拍数などであり，センサを身につけることにより記録することが可能である．このような個人的な身体データを時系列で連続して記録し，ビッグデータとして有効に利活用するためのマイニング手法を提案する．ビッグデータを分析することにより，隠れたトレンドの発見や将来のイベント予測が可能である．ビッグデータを分析する手法として非負値行列因子分解（NMF）を用いる．血圧や心拍数といった身体データを分析することにより，個人の健康状態の将来予測などを行うこと目標とする．
キーワード

ビッグデータ，マイニング，ライフログ

1. は じ め にまた，身体データをライフログとして記録していくにあたって，そのデータを管理し，利活用できる仕組みが必要となる．我々

近年，あらゆるデータのビッグデータ化が進み，個人の身体はこの点に関して，情報銀行 [4] に着目している．情報銀行とデータの記録も容易に行えるようになってきている．身体デー

は，個人の活動履歴情報を「銀行口座」に蓄積し，本人の管理タを取得する方法としてセンサを身につけるということがある．の下でプライバシーを守りながら，自分や社会へ向けて高次利近年，ウェアラブルなセンサが開発され，様々な身体データを用することを目的とした社会システムである．この情報銀行を記録できるようになった．ウェアルラブルなセンサの例として活用し大規模な身体データを管理・利活用するといった展望を

Google のグーグルグラス [1] や Nike の Nike+[2] などが挙げ考えている．

られる．
今後は，これらのウェアラブルなセンサを用いて身体データをライフログとして記録していくユーザが増えていくことが予想

2. 関 連 研 究される．ライフログを記録していくことによって，後から自分ビッグデータの高速な解析手法として TriMine[5] がある．のデータを振り返ることができ，日常生活や健康状態を改善す

TriMine は得られたデータをテンソル分解することによって隠ることができる．また，単にデータを記録し，そのデータを自れたトレンドを発見する手法である．

ら振り返るだけでなく，自動で健康状態に関する情報をマイニテンソルとは，大きさと複数の向きによって特徴づけられる物

ングし提供する機能があれば有益であると考える．マイニング

理量である．テンソル分解について示した図を図 1 に示す．こ機能があれば，自分自身では気づけなかったことに気づき，健の例では，テンソル分解によってオブジェクト・アクター・時康状態の改善のための糸口を発見する手助けになる．また，多間の 3 つのトピックベクトルに分解する．分解した後，複数のくのユーザの身体データを集約することで，初めて見えてくるスケールでイベントテンソルを作成する．

トレンドもあると考えられる．また，多くのユーザの身体デー多次元時系列をもとに将来を予測する手法として TriMine-F[5]タから得られるマイニングによって，各個人にアラートするとがある．イベントテンソルに分解した後，多次元時系列に変換いったことも応用可能である．本研究では，大規模な身体デーする．それぞれの時系列に対し独立に予測を行う．テンソルかタからある具体的なトレンドを発見し，健康状態をマイニング

ら時間行列を予測し，3 つの行列からイベントを生成することしていくことを目標とする．

によってマイニングを行う．

マイニングを行うためには，まずデータから特徴を発見しなけ

また，血圧や体温，体重といったデータを記録し，管理するサーればならない．特徴を発見するための手法として非負値行列因ビスとして goo からだログ [6] がある．データをログとして記子分解（NMF）[3] を用いる．NMF によって，大規模な身体録することにより，自分の過去のデータを振り返ることが可能

データから隠れたトレンドや特徴を発見することを実現する．

である．ユーザ数が多く，データの規模も非常に大きい．主にNMF によって発見した特徴を学習アルゴリズムによって学習データの記録・管理が中心で，解析・マイニング機能はあまりすることでマイニングを実現していく．

充実していない．

NMF の手法について具体的に述べる．例えば，ある複数の記事中での単語の数の辞書と，それぞれの記事中での単語の数の辞書を手にしていることとする．これらの情報を単語の数を持つ記事の行列に変換する．この行列を因子分解することによって，二つの小さな行列を生成する．
二つの小さな行列は，特徴の行列と重みの行列である．
特徴の行列を図 3 に示す．

図 1 テンソル分解 [5]3. 身体データ取得から健康情報マイニングまでの全体プロセス

図 3 特徴の行列の一部

身体データ取得からマイニングまでの全体プロセスを図 2 に

特徴の行列では，行はそれぞれの特徴であり，列がそれぞれの単語を表している．値は単語が特徴に対してどれくらい重要で示す．

あるかということを示している．それぞれの特徴は記事のセットから引き出したテーマを表している必要がある．
重みの行列を図 4 に示す．

図 4 重みの行列の一部

重みの行列では，複数の特徴を記事の行列にマップする．それぞれの行は記事であり，列は特徴である．値はそれぞれの特徴がそれぞれの記事にどの程度適合するかということを表してい
図2

全体プロセス図る．
特徴の行列と重みの行列の積を求めることによって，元の行列3. 1 身体データの取得が再構築されることになる．

マイニングに用いる身体データを取得するため，ウェアラブ

以上のように NMF で特徴を取り出した後，マイニングのプロルなセンサを利用する．取得するデータは，血圧や体温，心拍セスに進む．マイニングは，NMF によって発見した特徴を活数といった身体データである．ウェアラブルなセンサを常に身用することにより，実現させるものとする．

につけることにより，身体データを時系列に記録する．

3. 3 マイニング手法
3. 2 NMF

マイニング手法として，SVM と重回帰分析を用いる．SVM

身体データをマイニングするにあって，個人から得られた身は，線形入力素子を利用して 2 クラスのパターン識別器を構成体データから特徴を発見することが必要となる．身体データかする手法である．SVM を用いることにより，特定の病気であら特徴を発見する手法として非負値行列因子分解（NMF）をるか否かをマイニングできると期待できる．

用いる．因子分解とは，積を求めることで再びこの行列を構築

重回帰分析は多変量解析の一つで，回帰分析の独立変数が複数できるような二つの小さな行列を探し出すことである．

あるものである．重回帰分析を用いて，病気の原因となる要素ビッグデータに含まれる重要な情報は一部であり，大半は冗長のマイニングが可能である．

な情報である．NMF は，ビッグデータから重要な特徴のある情報を発見することに優れていると考え，本研究で使用する．

3. 4 情 報 銀 行を高めることができると考えている．

近年，データのパーソナライゼーションの進展により，サービス事業者による個人情報の利用・管理負担が増大していると

4. 使用センサいった背景がある．このような課題を解決するために提案されたものが情報銀行 [4] である．情報銀行の概念図を図 5 に示す．

センサによって，体温・心拍数・血圧・歩数・カロリーなどを測定することが可能である．センサには様々な種類があるが，近年は体に身につけることができるウェアラブルなセンサが急増している．ウェアラブルなセンサの例を図 4〜6 に示す．

図 5 情報銀行 [4]

図 6 グーグルグラス [1]

情報銀行とは，個人が位置情報をはじめとした自分自身の活動履歴情報を「銀行口座」に蓄積し，本人の管理の下でプライバシーを守りながら，自分や社会・産業へ向けて高次利用することを目指す社会システムである．
個々人が自分の全ての情報にアクセス可能な唯一の主体であることに着目し，本人の管理の下で様々な活動情報（スマートフォンなどで取得可能な情報や事業者に散在する履歴情報）を統合することで，自分自身について広範に網羅された活動情報を作り出すことが可能になる．さらには，その網羅的な活動情報を本人の承認を通じて利活用することで，新たなサービスの創出や，既存サービスの高度化を期待することができる．
図 7 Nike+[2]

情報銀行は，個人から見た場合，パーソナル情報を信託すると，本人のため，社会のためにより役に立ちかつ安全な利用を促進する組織となる．また，企業から見た場合，統合されたパーソ

ウェアラブルなセンサは大きく分けて眼鏡型と腕時計型があナル情報を安全に利活用し新しいサービス・ビジネス実現を可る．眼鏡型のセンサとして，図 6 のグーグルグラスなどがある．

能にする組織となる．

腕時計型のセンサとして図 7 の Nike+，図 8 のオムロン社の脈

情報銀行実現のポイントとして 2 点挙げられる．一つ目は，新しい価値を生み出す技術・ノウハウの蓄積と社会から信頼されるブランドとして「情報銀行」を確立することである．二つ目
は，パーソナル情報のエコシステムを大きく育てることを通じて個人・産業・社会・世界に貢献していくことである．
この情報銀行を用いて，ウェアラブルなセンサによって取得した身体データを管理・利活用していくといった展望を考えている．ビッグデータ化によってデータの規模が大規模になっても情報銀行であれば扱うことが可能であり，個人ごとに様々なデータを集めることができるため，マインングの可能性や精度拍計などがある．
これらのウェアラブルなセンサは，昔から人間が常に身につけていて違和感を感じないのは，眼鏡と腕時計だけであるといった事実に基づいている．本研究では，センサから常にデータを取得できるという条件が重要であるのでウェアラブルなセンサを用いるということが理想である．
本研究では，ウェアラブルなセンサを用いて個人の身体データを記録するものとする．取得するデータは，主に体温・血圧・心拍数などである．どのウェアラブルセンサを使用するかといったことは今後決定していくものとする．

である．国内の個人達から時系列で連続したデータを取得することが理想である．また，これによって多ユーザの身体データによるマイニングも可能になる．個人の身体データを集約し，実際の状況を反映できる規模でのマイニングを目標とする．
身体データを取得した後は，5 章で述べた実験を行っていく予定である．マイニングによって得られた結果や精度を検証し，考察につなげていきたい．
また，取得するデータは個人の身体データなどを含むためセキュリティといった観点でも課題がある．
情報銀行のセキュリティ強度についてはまだ明確ではないが，どこまでの情報ならば公開するといったアクセスコントロールや公開設定といった点を確固としたものにしていかなければならない．セキュリティの徹底によりプライバシー保護 [9] をできるようにしていきたい．

7. ま と め
図8

脈 拍 形 [7]

本研究では，ウェアラブルなセンサを個人の身体に身につけウェアラブルなセンサーを選ぶ際に重要となる指標は，身につることによって身体データを取得し，取得したデータから NMF

けやすさ・身につける箇所・大きさ・バッテリー・無線通信機を用いることによって特徴を発見し，個人の健康状態をマイニ能・デザインなどが挙げられる [8]．

ングすることを目標としている．
データを管理する手法として，情報銀行を用いるという展望を

5. 実

験

今後行っていく実験について述べる．患者から取得した身体考えている．情報銀行を用いることによって個人の身体データを集約し，よりマイニングの質と可能性を高めていきたいと考えている．

データを解析することでマイニングを行い，マイニングの結果マイニングを行う手法は，NMF によってデータから特徴を発や精度を検証する．

見した後に学習アルゴリズムによって学習することにより実現

身体データは，健康な人と不健康な人（特定の病気を持っていすると考えている．

る人）にウェアラブルなセンサを装着し，24 時間連続した時系列なデータとして取得する．取得するデータは，体温・血圧・文

心拍数・カロリー・睡眠時間・歩数などを想定している．また，取得の対象となる人数は，実際の状況を反映できる程度に設定する．
得られたデータから意味のある特徴を抽出するために NMF を用いる．得られた特徴を学習アルゴリズムなどで解析し，マイ[1]
[2]
[3]
[4]
[5]

ニングを行う．マイニングによって得られた結果と精度を検証し，考察につなげていきたいと考えている．

6. 今後の課題

[6]
[7]
[8]

本研究で身体データを用いたマイニングをするために，今後取得するデータの種類を具体的に決定していかなければならな
い．データの候補などは体温・血圧・心拍数などである．取得するデータに合わせて適切なセンサを選ばなければならない．
分析対象となるデータの規模であるが，近年のビッグデータ化に伴い，実際の状況を反映できる規模の身体データを扱う予定[9]

献

http://www.google.com/glass/start/
http://www.nike.com/jp/ja jp/c/nikeplus-fuelband/
Toby Segaran (2013)，集合知プログラミング，245-270.
http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/?page id=410/
Yasuko Matsubara，Yasushi Sakurai，Christos Faloutos，Tomoharu Iwata，Yasuko Matsubara，Masatoshi Yoshikawa，
Fast Mining and Forecasting of Complex Time-Stamped ,ACM SIGMOD International Conference on Knowledge
Discovery and Data Mining (KDD) ，pp271-279，Beijing，
China，2013.
http://karada.goo.ne.jp/
http://www.healthcare.omron.co.jp/product/etc/hr/hr-500u.html/
Alexandros Pantelopoulos and Nikolaos G. Bourbakis，”ASurvey on Wearable Sensor-Based Systems for Health Monitoring and Prognosis”，IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS―PART C: APPLICATIONS AND REVIEWS, VOL. 40, NO. 1, JANUARY
2010.
菊池浩明， ライフログに関するプライバシーの課題とプライバシー保護データマイニングの展望 ，信学技報，vol. 113，
no.326，ISEC2013-64，pp. 35-38，2013.