情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 20192P-78
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心拍センサを用いた過食防止システムのフィードバック手法の検討
畠 雅和†1

Luimula Mika†2

Chrisna Ravyse†3 横窪 安奈†1,4 ロペズ ギヨーム†1

概要：昨今の日本では，食生活を取り巻く環境の変化により過食傾向の若者が増加している．本研究は，スマートフォンで通信可能な心拍センサを用いて, 過食時の自律神経系を制御するための過食防止システムを提案する．過食防止のためには，満腹時点でストレスを与えることで、食欲を抑制できると考えた．本システムのために，過食防止を促すためのゲームアプリケーションを試作し，本システムが過食防止に影響があるか検証した．

1. はじめに昨今の日本では，過栄養や運動不足により肥満が増加し，糖尿病や心疾患などの生活習慣病を引き起こす恐れがある若者が増えている．日本人の 20 代を対象にしたアンケート
調査では，約 4 割に「過食」の習慣があることが報告されている[1]．本来，人の摂食行動は，摂食で得られたエネルギーを消費・放出したり，排泄したりすることで，エネルギー収支の均衡が保たれている．しかし，過食になることで，この均衡が崩れ，身体内部より生じる空腹感や満足感が得られにくくなり，健康被害に繋がるという深刻な問題

図 1

提案システムの利用の流れがある[2].
一方，食事前と食事後においての摂食行動に関連する，自律神経系の活動は，ストレス状態を作り出す交感神経系

2. 過食防止システムとリラックス状態を作り出す副交感神経系が変化すること

2.1 システム概要が報告されている[3]．適切な量の食事をした場合，食事を過食防止システムは，食事中の自律神経系の動きを計測することで副交感神経系が消化器官を動かすため，副交感し，満腹時点と判定した段階でストレスを与えるシステム神経系が働きリラックス状態になる．対照的に，過食したである．満腹時点の判定は，心拍変動の時系列データであ場合はリラックス状態から反転し，ストレス状態となり交る RRI を用いて行う．RRI は自律神経系の活動を計測でき感神経系が強く働くことがある．しかし，過食状態が続くるため，ストレス状態をリアルタイムで判定できる[5][6]．と空腹感や満腹感が意識されにくくなるため，過食時にも提案システムはスマートフォンと通信可能な心拍センサと関わらず交感神経系の動きが鈍化し，ストレスを感じにく心拍センサの情報を取得するためのスマートフォン，満腹くなる．以上から，過食を防止するためには，過食時にス

時点で知覚フィードバックを与えるための表示用端末の 3

トレスを与えることで，自律神経系の活動を適切なタイミ要素で構成した（図 1）．ユーザが装着した心拍センサからングで変化させることが有効であると考えられる．

スマートフォンに RRI データを送信し，スマートフォンで本研究では，過食時にストレスを与えることで自律神経解析を行う．RRI データがストレス状態の閾値を超えたら，系の活動を適切に変化させるための過食防止システムを提ユーザに対してストレスを与えるためのフィードバックを案する．過食時であっても身体内部の感覚を鋭敏にするにスマートフォンもしくは PC から提示する．

は知覚情報のフィードバックが有用になると考え[4]，スマ試作システムでは，心拍センサとして Mybeat（ユニオンートフォンもしくは PC 上でストレスを与えるための知覚ツール株式会社製），RRI データ解析用のスマートフォンとフィードバック手法を検討するためのゲームを試作した．

して LAVIE（NEC 株式会社製），ストレスを与えるための表示端末として Surface Pro 4(Microsoft 株式会社製)を採用して実装した．
2.2 食事中のフィードバック†1 青山学院大学,†2 Turku University of Applied Sciences†3 North West University South Africa†4 お茶の水女子大© 2019 Information Processing Society of Japan

試作システムでは食事開始直後に各ユーザの RRI データを取得してキャリブレーションを行う． キャリブレーショ

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ン後に食事中のフィードバック画面に遷移する．食事中の

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2.3.4 摂取カロリーの学習支援の検討

フィードバック画面は，食事中の状態がリラックス状態（図

過食防止の意識付けを測るために、試作システムでは摂2）かストレス状態(図 3)かを判定するために，キャリビュ取カロリーの学習支援の検討を行った．本ゲームでレーション時の RRI データと食事中の RRI データを比較し，Cal-Score が 2500 を超過すると，プレイヤーが取得した食その結果を元に映像と音のフィードバックを提示する．

べ物のカロリーの数値を選択する画面に遷移する（図 6）．

2.3 過食時にストレスを与えるためのフィードバック

正解すると Cal-Score を下げ，本ゲームを継続することが2.3.1 設計方針

できるが，不正解の場合，不快感を与える音が鳴る．これ提案システムでは，心拍センサから取得した RRI データがストレス状態，すなわち過食状態と判定すると，ユーザら一連の動作により，食べ物の摂取カロリーを学習することが可能になると考えた．にストレスを与えるためのフィードバック画面に切り替わることを想定した．また，摂取カロリー量に基づき，ストレスを与えるためのフィードバック画面の難易度が変化することで，より適切にストレスを与えることが可能になると考えた．
2.3.2 試作システムの使用手順
試作システムでは，一定の時間が経過すると警告音が鳴り，過食防止ゲーム画面に遷移する．本ゲームでは，難易度の異なるステージを 5 つ用意し，パックマン（バンダイ

図 2

リラックス状態の画面例

図 3

ストレス状態の画面例

ナムコエンターテインメント株式会社製）をモチーフにしたゲームを開始する（図 4）．各ステージは，プレイヤー，食べ物，Hp-Bar，Cal-Score，Score，Keyboard の 6 つの構成要素からなる（図 5）なお，プレイヤーとはゲームの操作主体であり，食べ物とはプレイヤーが取得をすることでHp-Bar，Cal-Score，Score，を上げることができるもの．
Hp-Bar とは食べ物に割り振られた固有の値であり，取得時に加算される．Cal-Score とは取得時に食べ物のカロリーが加算される．Score とはゲーム全体の得点であり取得時に得点が加算される，Keyboard とはプレイヤーを操作するためのキー配置のことである．
本ゲームの操作はキーボードで行う．まず最初にプレイヤーをキーボード入力で動かし，各ステージに表示された食べ物を取得することでステージのクリアを目指す．ステージのクリア条件は，Cal-Score が 2000~2500 以内かつ，Hp-Bar が 100 を超えていることとした．
2.3.3 ゲーム難易度の設定方法
過食状態に合わせたストレスを与えることを可能にするために，キャリブレーション時の RRI データの平均と食事中の RRI データの平均を比較し，その差によってゲーム

図 4

過食防止ゲームのステージ選択画面例の難易度を設定する方法を検討した．難易度の決定基準は，平均データの差が 0~50 時にはレベル 1，50~100 時にはレベル 2，100~150 時にはレベル 3，それ以外ならレベル 4 とした．レベルが上がるごとに Hp-Bar の減速スピードが速くなることに加え，プレイヤーの操作方法をレベル 1 では矢印キー操作，レベル 2 では任意のキー配置で操作，レベル3 及び 4 ではランダムなキー配置で操作することとし，操作の難易度が上がる仕様とした．
図 5© 2019 Information Processing Society of Japan

過食防止ゲームの構成要素一覧707

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2019/3/6ームによってどれくらいストレスを感じたか」の 3 つの質問とした．アンケートは，VAS を参考にしていて，左を 0点，右を 100 点とし，1mm を 1 点として点数評価した．
表1

食事量の合計(b)(システムを（システムを用いない)用いた）

A

1171(g)1003(g)

168(g)

B

751(g)

942(g)-191(g)C771(g)

695(g)

76(g)D

1041(g)

962(g)

79(g)E

1041(g)

921(g)

120(g)

F

981(g)

871(g)

118(g)

G

671(g)

415(g)

256(g)

被験者

図 6

過食防止ゲームのカロリー選択画面例

図 7

食事量の比較

食事量の合計(a)

食事量の差((a)-(b))

満腹指標表2

アンケート結果のスコア

3. 評価実験
被験者

(a)

(b)

事を行った場合と試作システムを用いないで食事を行った

A

84(点)

70(点)

場合の食事量の比較，及びアンケート調査行った.

B

97(点)

64(点)

3.1 実験環境と被験者

C

81(点)

76(点)

本実験は，本学実験室を室温約 23℃にし，昼食のタイミ

D

100(点)

100(点)

ングで実施した．なお，被験者としては健常な成人男性 7

E

88(点)

86(点)

名（21~25 歳）であった．被験者には，朝食から約 5 時間

F

97(点)

94(点)

何も食べない空腹の状態になるよう事前に指示し，主食，G90(点)100(点)

副菜，主菜に加え，牛丼を好きなだけ摂食するよう指示し

平均

91(点)

84(点)

提案システムが過食に効果があるか確認するために，評価実験を実施した．本実験では，試作システムを用いて食た[7]．
3.2 実験手法
被験者にウェアラブルな心拍センサを装着し，心電位を計測した．食事開始前 10 分間安静にし，その後食事を行い，食事終了後は再度 10 分間安静にするよう指示した．また被4. 実験結果と考察
試作システムを用いない場合と用いた場合の食事量の差と，アンケートの結果を報告する．表 1 に食事量の差の集験者は 1 口食べるごとに咀嚼を約 30 回してから飲み込むよ

計結果を示す．表 2 にアンケートの結果を示す．表 2 のアう指示した．

ンケート結果の質問項目(a)は「ゲーム前後でお腹の減り具試作システムを用いない実験では，被験者に対し食事開始時から計測終了時までは，紙で提示した満腹指標(図 7)合が変わったか」であり，質問項目(b)は「ゲームによってどれくらいストレスを感じたか」であった．に，その時の自分の状態を 3 分毎に縦線を記入するよう指表 1 において被験者 7 名の内，6 名が試作システムを用示した．なお，満腹指標では空腹は最もお腹がすいているいた場合に食事量が減少した．減少した食事量の平均は状態．満腹は自分が丁度いいと感じる状態，限界はこれ以136g であった．

上食べ物が入らない状態と定義している．

表 2 の（a）の質問において，全ての人が 50 点を超えて試作システムを用いた実験では，被験者が満腹指標に縦いるため．ゲームを行うことでお腹の減り具合が変化した

線を記入した時間を基準とし，本ゲームを開始する時間をことが分かる．また表 2 の(b)の質問においても，全ての人決定し，ゲームを開始した．また，本ゲーム終了後にも食が 50 点を超えているため，本研究で構築した PC アプリケ

事を続行するよう指示した．

ーションを使うことで少なからずストレスを感じることが本実験後には，アンケートを実施した．アンケートの質
問内容は「ゲーム前後でお腹の減り具合が変わったか」「ゲ© 2019 Information Processing Society of Japan分かった．
しかし表 1 からもわかるように被験者 B だけシステムを708

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用いた場合の食事量が増えていた．原因として被験者 B は
表 2 の(b)においてストレスを感じていた点数が最も低いため，ストレスを強くは感じなかったと考えられる．
以上のことから食事中に適度なストレスを与えることで自律神経系の活動を変化することで食事量を抑制できることが示唆された．

5. まとめと今後の展望
本稿では，過食を抑制するために自律神経系の活動に注目し，自律神経系の活動に刺激を与えるための過食防止システムを提案した．過食防止システムでは，心拍センサによって得られた RRI データを元に，評価実験から，試作システムを用いた場合と用いていない場合の食事量を比較したところ，被験者 7 人中 6 人の食事量を抑制することに成功した．
今回の試作システムでは，ゲームを開始するタイミングは，手動で設定していた．将来的には，ユーザの RRI データから満腹時点を算出し，自動でゲームを開始する手法の検討を行いたい．また，提案システムが手軽に利用できるようにスマートフォン単体でのアプリケーションとして提供し，時・場所を限定しない食事シーンで活用可能となる過食防止システムを構築したい．

謝辞
本研究はロッテ財団奨励研究助成を受領したものである

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

特定非営利活動法人 食の未来研究所“「大人の食習慣」に関するアンケート集計結果”，
http://shoku-joho.com/wp-content/uploads/2013/11/shoku_anke11
27release.pdf (2013)
中島佳緒里,櫻井優太,清水遵, “大学生における満腹感に関する内臓感覚表現尺度の作成”, 日本食生活学会誌, pp.325-333,(2009).
本窪田直子，駒居南保，鈴木麻希，林育代，森谷敏夫，永井成美，“夜型指向性が若年女性の自律神経活動，胃運動および食欲感覚の日中の変動に及ぼす影響”, 日本栄養・食糧学会
誌 69(2)，pp. 65-74, (2016)．
伏田幸平，長野祐一郎，“コンピュータ・ゲーム時の競争環境の違いが自律系生理反応にもたらす効果”, 生理心理学と精神生理学 33(3)，pp. 181-191, (2015)．
松本佳昭，森信彰，三田尻涼，江鐘偉，“心拍揺らぎによる精神的ストレス評価法に関する研究”, ライフサポート 22(3)，pp. 105-111, (2010)．
Task Force of the European Society of Cardiology and the North
American Society of Pacing and Electrophysiology. (1996). Heartrate variability: standards of measurement, physiologicalinterpretation, and clinical use. Circulation, 93, 1043-1065.
小林茂雄，“鮮やかな光色で照明された食品に対する食欲”日本建築学会環境系論文集 74(637)，pp．271-276, (2009)．

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