モバイル学会

原著論文

NIRS を用いたひらめき時の脳内変化の特徴抽出
寺西 慶祐 1), 萩原 啓 2)
1)立命館大学大学院理工学研究科, 2)立命館大学 情報理工学部

Characteristic Changes in the Brain Measured by Near-Infrared Spectroscopy(NIRS) during “Aha” Experiences
Keisuke TERANISHI1), Hiroshi HAGIWARA2)
1)

2)

Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University
College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University

Abstract: Neuroscience has made progress. In addition to advancing research, these findings are also being usedin commercial areas. In this study, we focused on “Aha” experiences among the various workings of the brain toquantify brain activity and apply it to Neuromarketing. As a first step, we identified the characteristic changes inhemoglobin concentration in the brain during “Aha” experiences using near-infrared spectroscopy (NIRS). And
we reproduce “Aha experience” to define it Momentary Learning. In the control experiments, no characteristicchanges were observed. In the main experiment, characteristic changes were observed during the 30 seconds fromthe moment when the button was pressed. Consequently, the waveform at this time was considered to indicate
characteristics of the time of Momentary Learning. This finding is consistent with results from previous studies
using MRI. Thus, it may be possible to conduct experimental measurements more easily using NIRS, which has
fewer restrictions and lower costs than MRI.

Keywords: Brain Science, NIRS, Neuromarketing, “Aha” experience, Momentary Learning
キーワード: 脳科学, NIRS, ニューロマーケティング, ひらめき, 瞬間的学習
1. はじめにどの無意識下での人の反応を脳科学の立場から消費者の脳の反応を計測することで消費者心理や行動の仕組みを解明し、

近年ｆMRI（核磁気共鳴計測）・NIRS（近赤外線分光法）・MEG（脳磁図）など、被験者に損傷を与えない脳の活動計測技術の発達や診断装置の小型化などに伴い脳科学が急速に発達し脳の様々な働きが解明されつつある[1-4]。その結果、マーケティングに応用しようとするニューロマーケティングが注目されている[6]。先行研究として、類似商品に関してブランド名がどのような影響を与えるか fMRI を用いて計測実験を行ったものが挙げられる[7]。

研究目的のみならず商業分野での利用を目的としても脳科学が利用され始めており、一般消費者を対象とした脳波センサ

しかし、脳活動の働きの定量化および商業分野での利用は付きのヘッドホンや脳波を利用した企業向けのマーケティングまだ始まったばかりである。さらに、脳科学に関して実験の際支援サービスなどが試験運用され始めている。また、近年のに主に用いられている計測装置は fMRI であり[8]、被験者の脳トレゲームの流行もあり脳科学は身近なものになりつつあ拘束度やコストが高いなどの問題点がある。

る。

そこで本研究では被験者の拘束性が比較的少ない NIRS をさらに、経済産業省は、日本経済・社会の更なる発展を目用いて、様々な脳の働きの中でも特に近年注目されているひ指す施策の中で、生活者の「感性」に働きかけ、感動や共感らめき（インスピレーション）に着目し、ひらめき時の脳内変化を得ることで商品・サービスの価値を高める重要な要素を「感の特徴抽出およびその定量化を行う。その第一段階としてひ性価値」として着目している。そこでは従来のものづくりの価値らめき時の脳内血中酸素ヘモグロビン濃度の変化の特徴抽軸である、機能・信頼性・価格に加えた新たな価値軸を提案出を行う。今後、この抽出された特徴を用いてアンケート調査する「感性価値創造イニシアティブ」を取りまとめ、2010 年まで

では計測することのできない無意識下での人の反応の評価指を「感性価値創造イヤー」と定めている[5]。

標としてニューロマーケティングへの応用を目指していく。

2. ひらめき

このような状況の中、マーケティング分野に関しては従来までのアンケート調査などでは表現できなかった感情の動きな2010 年 7 月 30 日受理．2010 年 3 月 11 日シンポジウム「モバイル'10」にて発表

ひらめきの最も有名な例の一つとして、アイザック ･ ニュートンが木からリンゴが落ちるのを見て万有引力を発見したことが挙げられる。
しかし、このようなひらめきを実験で再現することは非常に困難である。従って、本研究ではひらめきの特徴を抽出し、定モバイル学会誌 2011, vol. 1(1); pp. 41- 4641

寺西 慶祐ほか: NIRS を用いたひらめき時の脳内変化の特徴抽出義することで疑似的にひらめきを再現した。
ひらめきの特徴としてひらめいた瞬間には、瞬間的な理解（気づき）、情動（感嘆、感動）、ストレスからの解放（快感）、興奮などの感覚、感情が伴う。本研究ではこの中でも瞬間的な理解（気づき）という特徴を抽出し、「瞬間的学習」と定義することで「ひらめき」を再現し、実験を行なった。

3. 実験

しかし、人の血中酸素化ヘモグロビン濃度の計測を行う場
合、光が三次元で透過し、血中には散乱物質が含まれているため(1)式をそのまま適用することはできない。従って、人の血中酸素化ヘモグロビン濃度の計測を行う場合は光の吸光度変化と濃度変化との微小区間における線形関係を仮定すること に よ っ て 、 光 の 散 乱 の 影 響 を 付 け 加 え た modified
Lambert-Beer の法則を用いる((2)式)。
⊿A = -log(⊿I/ IO) = ε⊿C<ｄ> + ⊿S … (2)3.1 実験概要<ｄ>＝平均光路長、⊿S＝散乱変化

画面上の一部分の色の変化あるいは消失する動画を被験者に見てもらい、「動画の変化に気がついた瞬間」を「瞬間的定量したい対象物質が 2 つある場合は、光の吸光度変化と学習(ひらめき)」とし、その際の脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化の線形関係を仮定すると吸光度変化はそれぞれの濃度の変化を測定し、認知判断に関わる前頭葉、注意制御・濃度変化の和で表わされる。NIRStation では 780nm、805nm、実行に関わるとされるブロードマンの脳地図 46 野近傍と運動830nm の 3 波長に従って吸光度変化を計測し、酸素化ヘモグ野における脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化の特徴抽ロビンと脱酸素化ヘモグロビンのモル分子吸光係数を使って、出を行った。実験では疲労・覚醒度主観評価指標 RAS(Rokenmodified Lambert-Beer の法則と最小二乗法に従って酸素化Arousal Scale) 、 α 波 減 衰 係 数 AAC （ Alpha Attenuation

ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化を算出してCoefficient）、脳波 EEG(Electroencephalogram)、脳内血中酸いる。

素化ヘモグロビン濃度変化の計測を行った[9][10][11]。RAS、AAC に関しては本実験の前後のみ計測を行った。

3.2 脳内活動の計測
脳のある部位が活発に活動するとその部位の血流量が増加する。従って、血流量の変化を測定することにより脳部位の活性状態を知ることができる。そこで血中に約 43% 存在し、細胞活動時に消費する酸素を運ぶヘモグロビンを測定することで血流量を測定する。

また、NIRStation を用いる際の注意点として、個人や部位に従って異なる平均光路長（測定部位の厚み）を１、散乱変化を0 と固定して脳内酸素化ヘモグロビン濃度を算出している点がある。従って、被験者ごとの比較は当然ながら、同じ被験者であっても各部位における比較を行う際には対照実験を行うなどし、この点に留意しなければならない[12]。

3.4 モーフィング動画
モーフィングとは映画やアニメーションの中で使用される

また、血中ヘモグロビンについては動脈血中では酸素化ヘSFX(Special Effects)のひとつで、コンピュータグラフィックスのモグロビンが多く、脱酸素化ヘモグロビンは少ない。また、脳手法のひとつである。モーフィングを用いた動画はある物体か内細胞で消費される酸素化ヘモグロビンは供給される酸素化ら別の物体へと徐々に変形するものとなる。これはオーバーラヘモグロビンに比べ微量である。血流量が変化すると酸素化ップを使った映像のすり替えとは異なり、変形していく間の映ヘモグロビンの濃度変化は強い相関を示し、脱酸素化ヘモグ像をコンピュータによって補完して作成する。

ロビンはほぼ相関を示さない。このことより、酸素化ヘモグロビンの変化は血流量変化とする見なすことができる。従って、本研究では脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度を計測することにより、脳の活動状態を評価することとする。

3.3 脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度の計測
本研究で用いる NIRStation(島津製作所)では対象物体に本研究では一部分の色の変化あるいは消失するモーフィング動画を作成しパフォーマンステストとして使用した(Fig.1)。実験には Fig.1 の様に A から B へと徐々に変化していくモーフィング動画を使用した。
<変化前-A><変化後-B>

損傷を与えず濃度計測を行う。そのための計測方法として光を利用して、光の吸光度「Absorbance」(入射光と検出光との強度比の対数値)が光路長と濃度との積に比例するという
Lambert-Beer の法則（(1)式）を使用している。
Absorbance = -log(I/ IO) = εCd … (1)I =検出光、IO =入射光の光強度、Fig.1 モーフィング動画の例

ε =モル分子吸光係数、d =光路長、C=試料濃度

42vol. 1(1); pp. 41- 46 J. Mobile Interactions 2011

モバイル学会

3.5 パフォーマンステスト

4.2 実験プロトコル「瞬間的学習」を起こすためにパフォーマンステストとしてモ

4.2.1 本実験ーフィングを用いて画面上の一部分の色の変化あるいは消失

被験者には実験室にて脳波計測のための電極と脳内血中する動画を作成した。変化の割合は画面全体の 0.05％～酸素化ヘモグロビン濃度計測のためのプローブを装着した。

0.1％である。本実験で用いる動画の変化時間は１問 30 秒とした 。 ま た 、 動 画 の 再 生 ・ 計 測 に は C ＃ で 作 成 し た Brain
Storming System を使用し、ボタン入力時の時刻の記録および各動画の再生と頭出しの時刻の記録を行った。

主観評価 RAS を記入後、180s(閉眼 30s 開眼 30s を 3 回繰り返す)の「実験前α Attenuation Test(以下 AAT)」を行った。
その後、「瞬間的学習」を被験者に体験してもらうためにパフォーマンステストを行う。パフォーマンステストとしてモーフィン

本実験におけるパフォーマンステストでは、被験者は 1 問にグ動画を被験者に 10 問見せる。順序効果をなくすために問つき 10 回動画をリピート再生し、変化が分かった瞬間に A ボ題の順番はランダムとした。最後に 180s の「実験後 AAT」、主タンを押し（「瞬間的学習」）、10 回再生しても分からなかった観評価指標 RAS の記入を行った。

場合は B ボタンを押しスキップする。また画面の切り替りやボタン入力動作の影響を調べるために対照実験も行った。その際のパフォーマンステストは 30 秒間灰色の画面が表示されてから画面が変化する動画を用いて行った。本実験並びに対照
実験 1、2 の実験順については順序効果の出ないように実験の順番はランダムとした。

4. 実験方法

4.2.2 対照実験
本実験と同様に被験者には実験室にて脳波計測のための電極と脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度計測のためのプローブを装着した。その後、本実験の結果と比較するために 2 種類のパフォーマンステスト別々に行う。
本実験における「瞬間的学習」とは異なり画面の切り替りのみの認知によるボタン押しの影響を計測するために画面が切4.1 実験条件り替わった瞬間に A ボタンを押す対照実験 1 を行う(Fig.3)。

本実験では健康な成人 8 名（20 歳～23 歳）を被験者として測定を行った。計測に先立って被験者からは十分なインフォ

また、ボタン入力動作のみによる反応を計測するために画ームドコンセントを得て実験を行った。実験時の室温は約面が切り替わったことによる影響が出ない様に画面が切り替わ24℃とした。計測対象は生理指標として EEG、実験前後のった後、約 15 秒間の間隔を空け、被験者が自身のタイミングRAS、AAC および脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化ので自発的に A ボタンを押す対照実験 2 を行う（Fig.4）。

計測を行った。EEG の計測には、「EEG1100」（日本光電）を、Aボタンを押してください。

脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化の計測には、近赤外光イメージング装置「NIRStation」（島津製作所）を使用した。

Fig.3 対照実験 1 画面

脳波計測のための電極装着位置は国際 10-20 法にもとづく◎

Fig.4 対照実験 2 画面

5. 解析方法

O1,O2 とした。NIRStation のプローブは、被験者の頭部に専用ホルダーを装着し取り付けた。Fig.2 に発光用のプローブ

各実験において、A ボタンが押された前後 30 秒間の脳内（Fig.2 の T）と、受光用のプローブ（Fig.2 の R）の装着位置を血中酸素化ヘモグロビン濃度について解析を行った。被験者示す。隣接するプローブの間隔は 3cm である。実際の解析にごとに A ボタン入力時の前後 30 秒間を加算平均し正規化をは「瞬間的学習」に特に関係が深いと考えられる 1ch(前頭前行った。本研究で使用した NIRStaion では光路長が 1、散乱変野中央部右側)、10ch(前頭前野中央部)、19ch(前頭前野中央化が 0 に固定されているため各部位および被験者間の比較が部左側)、22ch(運動野-右半身)、25ch(前頭前野背外側部)をできないとされている。従って、各実験における同一 ch の比較使用した[13][14][15]。

検討のみを行う。そのために、正規化を行う際に、各実験において被験者ごとに加算平均した後の同一 ch の平均と標準偏前頭連合野差を用いて正規化を行う。正規化後、A ボタン入力時からの変（1，10，19ｃｈ）
T1 1 R1 2 T256化の特徴を明確にするため各 ch 波形のボタン入力時が(0,0)

3 R2 4 T378になるように波形をそろえた(Fig.5)。さらに、NIRS 計測の波形

9R3 10 T4 11 R4 12 T5 13 R51415161718T6 19 R6 20 T7 21 R7 22 T8運動野に関しては脳内の神経活動が発生したのちに血流量が遅れ23（22ｃｈ）て変化することが知られている[15]。そのため各実験におけるT8 24 T925T1046野付近

ボタン入力時の前後の状況を比較検討するために A ボタン入（25ｃｈ）

力時の前後 10 秒間をそれぞれ加算平均し、解析を行った

Fig.2 NIRS プローブ装着位置
モバイル学会誌 2011, vol. 1(1); pp. 41- 46(Table 1)。

43

寺西 慶祐ほか: NIRS を用いたひらめき時の脳内変化の特徴抽出

今回、RAS および AAT に関しては「瞬間的学習」時の脳内験よりもボタン入力後明らかに大きく波形が変動して頂点変化に直接関係がないため解析、評価の対象としない。

MAX の値も大きくなっていることがわかる。

また、先行研究では時系列データでの計測は行っているが運動野に位置する 22ch に関しては対照実験 2 が本実験やひらめいた瞬間の波形の解析を行っているものはほとんどな対照実験 1 よりも頂点 MAX の位置がボタン入力時に近くボタい[8]。従って、脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化波形にン入力後 4～6 秒後に位置しているのがわかる。波形の変動

おいてボタン入力時から最初の頂点に着 目し、その頂点は対照実験 2、本実験、対照実験 1 の順に小さくなっている。

MAX の波形の変動について検討を加え、また A ボタン入力時

前頭前野背外側部のブロードマンの脳地図 46 野近傍に位前後 10 秒間に関して Wilcoxon 検定(ノンパラメトリック法)を用置する 25ｃｈに関しては本実験の頂点 MAX の値が対照実験といて有意差を調べ比較検討を行った。

比較して大きな値を示し、対照実験 1、2 の順に波形の変動は6. 結果小さくなっている。

脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化(Fig.5)については、以上の結果を各実験ごとにまとめて比較検討する。本実験

前頭前野右側に位置する 1ch に関しては本実験と対照実験 1における「瞬間的学習」時の影響について検討すると 10、19、はほぼ同様の変化を示しておりボタン入力後 6～7 秒後に頂22、25ch に関して対照実験 1、2 よりも頂点 MAX における波点 MAX を得る変動を示している。また、対照実験 2 は本実験形の変動が大きくなっている。と対照実験 1 より頂点 MAX の値は小さいものとなっている。

対照実験 1 において画面の切り替わりを認知した瞬間にボ前頭前野中央部に位置する 10ch に関して本実験の波形がタンを入力する動作の影響について検討すると 1ch に関して対照実験 1 の波形よりボタン入力後の変動が大きくなっており、は本実験と対照実験 1 は頂点 MAX における波形の変動はほまた対照実験 2 は本実験と対照実験 1 より頂点 MAX におけぼ同一の値となっている。その他の ch に関しては対照実験１る波形の変動が小さくなっている。の頂点 MAX における波形の変動は本実験に比べて小さい値となっている。

前頭前野左側に位置する 19ｃｈに関しては本実験が対照実

１ch-前頭前野右側
10.50‐0.5‐30‐20‐10‐10102030

102030102030102030102030time‐(sec)10ch‐前頭前野中央部
10.50‐0.5‐30‐20‐10‐10time‐(sec)19ch‐前頭前野左側
10.50‐0.5‐30‐20‐10‐10time‐(sec)22ch‐運動野
10.50‐0.5‐30‐20‐10‐10time‐(sec)25ch‐前頭前野背外側部10.50‐0.5‐30‐1‐20‐100time‐(sec)

本実験

対照実験1

対照実験2

ボタン入力

Fig.5 脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度変化

44vol. 1(1); pp. 41- 46 J. Mobile Interactions 2011

モバイル学会
Table 1 各実験におけるボタン入力時から前後 10 秒間の加算平均結果
1ch
本実験【前10秒間】-0.156

本実験【後10秒間】

0.428

対照実験1 【前10秒間】

0.108

対照実験1 【後10秒間】

0.419

対照実験2 【前10秒間】-0.029対照実験2 【後10秒間】

0.065

10ch
P<0.1
NSNS

0.023
0.336
-0.0010.179-0.007-0.112

19ch
NSNS
NS

-0.1840.588-0.0480.211
0.169-0.05822ch

P<0.05NSNS-0.3390.256-0.227
0.085
0.295
0.221

25ch

P<0.05NSNS-0.0680.492-0.0700.347

P<0.1
NS-0.072

NS0.111n=8, NS;有意差なし

対照実験 2 における被験者自身のタイミングで自発的にボタ対照実験 1 においてはボタン入力の前 30 秒間は灰色一色

ンを入力する動作についての影響を検討すると、22ch においの画面が表示されている。従って画面が切り替わる瞬間のみて本実験、対照実験 1 よりも頂点 MAX に達するまでが早く、に注意が向いている状況であり、本実験に比べ 1ch を除き頂頂点 MAX における波形の変動も大きいものになっている。他

点 MAX における波形の変動は小さいものとなっている。また、の ch については本実験、対照実験１よりも頂点 MAX における1ch の頂点 MAX における波形の変動は本実験の 1ch と酷似波形の変動は小さいものとなっている。

している。従って、前頭前野右側に位置する 1ch は特に画面また、各実験におけるボタン入力時から前後 10 秒間の加算の切替りに対する反応に関する部位であると考えられる。

平均結果(Table 1)に関しては A ボタン入力時の前後 10 秒間

また、22ch に関して各実験結果を比較すると対照実験 2 がで本実験のみに統計的に有意な増加傾向が見られた(10ch を頂点 MAX に至るまでの潜時が本実験や対照実験と比べて短除く)。

く、頂点 MAX における波形の変動も本実験や対照実験 1 に7. 考察比べ大きいものとなっている。さらに対照実験 2 に関しては他の ch において頂点 MAX における波形の変動は本実験や対本実験において「瞬間的学習」時の各 ch の波形において「瞬間的学習」時から潜時 6～7 秒で上側に頂点 MAX を有する特徴的な波形が出現することが分かった。
一方、対照実験１と本実験の波形変化は非常に似たものとなっているが、A ボタン入力時の前後を比較すると本実験の10ch を除く他の ch において統計的に有意な増加傾向がみられたが、対照実験１では有意差を得ることができなかった。また、対照実験 1 において A ボタン入力時の前後の波形を比較すると 1ch を除き他のどの ch も本実験よりも頂点 MAX における波形の変動が小さくなっている。さらに、対照実験 2 は運動野の 22ch において A ボタン入力後に変動がみられるが他のch では A ボタン入力前後の波形の形状には特徴的な変動は見られなかった。

照実験 1 に比べ頂点が明確でなく小さいものとなっている。従って、対照実験 2 のようなボタン入力のみを行うときに最も大きな変化が現れるのは 22ch の運動野であると考えられる。
しかし、A ボタン入力時の前後 10 秒間の増加に関しては本実験のみに有意差がみられた。そのため、運動野である 22chは動作のみに影響を受けるのではなく、思考にも大きく影響を受けるのではないかと考えられる。従って、「瞬間的学習」時の脳内血中酸素化ヘモグロビン濃度の変化の特徴として、前頭前野と前頭前野背外側が活発に活動しており、その中でも前頭前野左側が特に活発に活動していると考えられる。さらに、Table 1 の結果より「瞬間的学習」が起こっているかどうかを決定するためには頂点 MAX の発生だけではなく、「瞬間的学習」時の前後 10 秒間で脳内酸素化ヘモグロビン濃度が有意以上の結果より本実験に現れる A ボタン入力後から潜時 6に増加していることが判断基準になると考えられる。これらの～7 秒で上側に頂点 MAX を有する特徴的な波形が「瞬間的結果は、ひらめき時には前頭前野が活動しているという fMRI学習」時における脳内活動を示す波形であると考えられる。

による先行研究の結果と一致するものである[8]。これにより、また、本実験と対照実験 1 の結果を比較すると 10、19、25chに関しては明らかに本実験が頂点 MAX における波形の変動が大きいものとなっている。このことより被験者が徐々に変化していく動画の変化に注意集中し「瞬間的学習」時に脳内血行NIRS においてもひらめきに関する実験計測が可能であると考えられ、ｆMRI に比べ被験者の拘束度やコストが比較的少ないNIRS を用いることで容易にひらめきに関わる「瞬間的学習」の実験計測が行えるようになると考えられる。

動態が増大するのは 10、19、25ｃｈを中心とした前頭前野中央

さらに、近年の小型の脳計測機器の開発に伴い、ニューロ部から前頭前野背外側部にかけての部位であると考えられる。

マーケティングにおいてはユーザーの嗜好調査などにウェア従って、「瞬間的学習」時には前頭前野中央部および前頭前ラブル型の脳計測機器が実際に用いられている。また、研究野左側と前頭背外側部が活発に活動しておりその中でも前頭分野においてはひらめきが起こった方がより記憶に残るといっ前野左側が最も活発に活動しているものと考えられる。

た研究結果も報告されている[16]。

モバイル学会誌 2011, vol. 1(1); pp. 41- 46

45

寺西 慶祐ほか: NIRS を用いたひらめき時の脳内変化の特徴抽出

そこで、本研究結果のニューロマーケティングへの応用としては、広告等を見たときに実際にひらめきが起こっているかどうかを計測し、その広告が記憶に残りやすいものであるかどうかの評価指標への利用が期待できる。

8. おわりに本研究から、NIRS を用いた計測により「瞬間的学習」時には前頭前野と前頭前野背外側が活発に活動しており、その中でも前頭前野左側が特に活発に活動しているという特徴を示すことができた。今後、ニューロマーケティングなどの脳科学の商業利用の進展に伴い、容易に脳内変化を計測できる NIRSを用いことで脳科学の商業利用がより発展すると考えられる。
一方でいくつかの改善点が残る。本実験における解析では被験者毎の正答数による違いは考慮せずに解析を行ったが、正答数による結果の違いをパターン分けする必要があるのかという点についても今後解析を行っていきたい。
また、「瞬間的学習」時の波形の定量的評価方法の提案や本実験で用いたモーフィング動画以外でのパフォーマンステストでも同様の結果が得られるのか、年齢や性別の違いによって脳内変化の特徴に差異が見られるのか実験を行い検討を加えていきたい。

謝辞
本研究は、文部科学省科学研究費補助金(基盤研究(C)22500415)の助成を受けたものである。また、本研究にご理解を示し、被験者として快くご協力頂いた皆様に深く感謝する。

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著者紹介
寺西 慶祐（学生会員）
1986年12月20日生。2010年3月立命館大学情報理工学部知能情報学科卒業。同年4月立命館大学大学院理工学研究科情報理工学専攻人間情報科学コース入学、現在に至る。主にNIRSによる脳内活動計測の研究に従事。モバイル学会、日本人間工学会関西支部の会員。
萩原 啓（正会員）
1953年5月25日生。1977年大阪大学基礎工学部生物工学科卒業。同年松下電工
株式会社入社。電器R&Dセンター健康科学研究所主幹研究員を経て2003年立命館大学へ。現在、立命館大学情報理工学部知能情報学科教授。博士(医学)。
生体情報計測評価技術、特に睡眠・覚醒・生体リズムの研究に従事。モバイル学会、日本生体医工学会、ヒューマンインタフェース学会、日本人間工学会の会員。

vol. 1(1); pp. 41- 46 J. Mobile Interactions 2011