計測自動制御学会産業論文集
Vol.10, No. 10，81/90 (2011)

大規模データベースオンラインモデリングによる疲労度の推定
八谷百合子*, **，泉 博之***，小川雅俊*，川成 翔*，森 晃爾**，大貝晴俊*
Measurement of Degree of Fatigue by Large-scale database-based Online Modeling
Yuriko HACHIYA*, **, Hiroyuki IZUMI***, Masatoshi OGAWA*, Sho KAWANARI *, Koji MORI**
and Harutoshi OGAI** Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University, Japan.
** Occupational Health Training Center, University of Occupational and Environmental Health, Japan.
*** Department of Ergonomics, University of Occupational and Environmental Health, Japan.
Abstract: In order to prevent the absence from work and death from overwork that accompanies mental fatigue, it is important to quantify andprevent mental fatigue. As the material causes of fatigue are unknown, the mechanism of fatigue is poorly understood, and there are ramificationsof the biological systems in organisms, a mathematical model of the phenomenon of fatigue has not been formulated. For that reason, “degree of
fatigue” is currently measured by subjective, self-reported symptoms of fatigue. However, as feelings of fatigue depend on the individual’s
judgment, they cannot be understood by a third party. An objective index of fatigue that can be understood by a third party is required. In this study,
we used “Large-scale database-based Online Modeling (LOM)”, one of the local modeling methods based on databases, to reproduce thecharacteristics of fatigue based on information derived from observation of biomedical signs. The subjects in our study were 10 male university
students. They performed a mental arithmetic task for 30 minutes, after which they were given a 30-minute rest period. We measured several
biomedical signs and their feelings of fatigue. In addition to the anticipated results we propose a method for determining the reliability of estimating“degree of fatigue” by distance of neighboring data. As a result, we suggest that it is possible to estimate “degree of fatigue” from biomedical signs
using the LOM method.

Keyword: Large-scale database-based Online Modeling, Just-In-Time modeling, dynamic modeling, fatigue, biomedical signs.

1.

い．精神的疲労が蓄積し回復が遷延化すると，一定の期間を

緒言

職場では，高度情報化社会，経済不況などのストレス因子

経てストレス関連疾患が顕在化し，いったん顕在化すると労により，うつ病，不安障害，心身症などのストレス関連疾患

働の意欲が減退する上に，回復に時間を要する 3)．2004 年のが急増している 1)．ストレス関連疾患は長期にわたる休職や文部科学省研究班の調査では，疲労が半年以上続いている勤

過労死などとの関連性が報告されている 2)．

労者は約 3 千万人に上り，うち 240 万人は休・退職に追い込

ストレス関連疾患では，精神的疲労を伴っていることが多まれている 1)．
また，精神的疲労を伴ったオペレータや自動車運転手の集＊ 早稲田大学大学院 情報生産システム研究科
北九州市若松区ひびきの 2-7＊＊ 産業医科大学 産業医実務研修センター
北九州市八幡西区医生ヶ丘 1-1＊＊＊ 産業医科大学 産業生態科学研究所 人間工学研究室
北九州市八幡西区医生ヶ丘 1-1＊ Graduate School of Information, Production and Systems,
Waseda University
2-7 Hibikino, Wakamatsu-ku, Kitakyusyu, 808-0135, Japan＊＊ Occupational Health Training Center, University ofOccupational and Environmental Health, Japan.
1-1 Iseigaoka, Yahatanishi-ku, Kitakyushu, 807-8555, Japan.
＊＊＊ Department of Ergonomics, University of Occupational
and Environmental Health, Japan.
1-1 Iseigaoka, Yahatanishi-ku, Kitakyushu 807-8555, Japan.

中力の低下や眠気による誤操作・誤判断により作業ミスや交通事故などが引き起こされている 4)．医療の分野では，顕著な精神的疲労を伴った外科医が，医療事故を起す可能性が高いことが示唆されている 5)．小児科医・産婦人科医・救急医療に携わる医師の精神的疲労を伴った過労も指摘されている
6)，7)

．

また，コンピュータ機器を使用している労働者の 34.6％が精神的疲労やストレスを感じ，精神的疲労を自覚している労働者は，以前に比べ作業能力が低下し十分に活動できていな
いと感じている 8)．
以上より，過労死の予防，健康管理や労務管理，作業場の(Received October 4, 2010)

TRIA 010/11/1010 Ⓒ 2010 SICE

発展している．

安全や事故防止，作業の効率化の観点からも精神的疲労を予生体信号を測定する場合，いくつかのセンサの装着だけで防することは重要である．
そのためには，精神的疲労の状態を評価しモニターするこも被験者には負荷となり，測定項目は限られる．よって，生とが必要である．しかし，精神的疲労の評価方法は，確立さ体信号項目は少なくなり，少ない情報から｢疲労度｣を表すこれていない．現在のところ，精神的疲労の評価法として，心とになる．
そこで，限られた生体信号の情報から過去データを含む多電図の R-R 間隔の変化(R-R interval: RRI)を表す心拍変動（Hart
9)

Rate Variabi1ity：HRV） ，血液，尿，唾液中のコルチゾール

くの変数を作成して，データベースを作成すること，およびの量やヒトヘルペスウイルス 6（HHV-6）の再活性化 10)，11)，

疲労に関する生体信号は，交感神経および副交感神経に影響

疲労感などが検討されている．

を受けるため非線形かつ短時間に生体信号が変化するので，
局所的にモデル構築を行う JIT モデリングを行うことは有効

HRV は，緊張状態と関連する交感神経とリラックス状態とであると考えた．

関連する副交感神経の活動の指標とされているが，疲労状態

よって，本研究では，JIT モデリングの手法の一つである大のときの HRV に共通点は見られず，疲労の測定に到っていな
12)，13)．また，生体信号単独では疲労を評価できない．よ規 模 デ ー タ ベ ー ス オ ン ラ イ ン モ デ リ ン グ （ Large-scaleって，いくつかの生体信号を総合的に評価する手法がとられ

database-based Online Modeling: LOM）20)を応用し，｢生体信号｣ている．しかし，評価に採用する生体信号の種類やその処理から｢疲労度｣を推定することを目的として検討を行った．

い

方法などは一般化されておらず，意見の一致もみていない 14)．

JIT モデリングを適用するにあたり，段階的に変数を絞り込

コルチゾールや HHV-6 は，採血や採尿などの特殊操作と解むステップワイズ法を使い，入力変数を減らし JIT モデリン

析時間を必要とする．その上コルチゾールは，日内変動があグ手法の推定精度の向上と計算回数の低減を行う「LOM」をり，測定時間帯によって値が変動するため，疲労の評価法と使用した．

して確立されていない 15)．

本論文の構成を述べる．
第 2 章では，実験方法について説明する．

疲労感は，人が脳で総合的に判断した｢疲労度｣であり，過第 3 章では，本研究で用いた「LOM」について説明する．

去の経験から，｢疲労度｣を決定したものである．よって，自己申告による疲労感を｢疲労度｣とする方法が，一般的な精神

第 4 章では，実験結果を用いた｢疲労度｣の推定方法につい的疲労の評価方法となっている 16)．しかし，疲労感は，被験て説明し，測定した「生体信号」より「LOM」によって｢疲者の判断によるところが多く，第三者には理解できない 17)．

労度｣を推定した結果を述べる．

以上のように疲労を測定する方法が確立されていない．そ最後に第 5 章で結論を述べる．

の原因は，精神的疲労の原因物質が不明であり，精神的疲労のメカニズムもほとんど解明されていない．免疫系，交感神

2. 実験方法

経副交感神経系，循環器系など複雑な系が係わっているため，

LOM を応用し「生体信号」から「疲労度」を推定するため，

非線形であり，精神的疲労の現象を数式モデルで構築するこ

被験者に一定の課題負荷による疲労の発現実験を実施した．

とが難しい．そこで，過去の｢生体信号｣に基づいた統計モデ

その間「生体信号」を測定し，「疲労度」を推定した．

ルによる｢疲労度｣の推定を検討した．

生体は個人差があり，また生体信号は測定環境に影響をシステム全体が大規模・非線形であったとしても，一定範受けやすいことから，生体信号を計測する場合は，可能な囲内であれば線形モデルによる近似が有効である場合が多い．

限り条件をそろえ，測定することが重要である．そこで，

つまり，システムの運転領域をいくつかの小領域に分割して被験者の条件と測定環境を整え，実験を行った．

それぞれで局所的にモデル構築を行ない，モデルを組み合わ2.1

せることにより対象システムを近似的に表現できる．

対象

平均年齢 21.8±2.2 歳（18～26 歳），コンピュータ使用経

このような考え方から，近年 JIT モデリング(Just-In-Time

験が平均年数 4.2±2.5 年の男子大学生 10 名(A～J)を被験者

modeling: JIT modeling)18)，19)と呼ばれる局所モデル構築手法がとした．

注目されている．JIT モデリングは従来のモデル構築法とは異実験に際して被験者の状態を統一するため，前日からアルなり，推定が要求されたときのみ要求点近傍のサンプルをデコールおよびコーヒーは摂取せず，十分な睡眠時間をとるよータベースから選択し，それらを用いて局所モデルを構築し，う指示した．なお，被験者には，informed consent を行い，同作成したモデルを用いて出力を推定する．このため，モデル

意書を得た上で実験を実施した．本研究の実施については，の更新は自然に行われ，またデータが十分に保有されていれ

産業医科大学倫理委員会の承認を得た．

ば非線形システムに対しても高い推定精度が得られる．近年

実験当日に被験者の視力および血圧の測定と問診により，の飛躍的な計算機能性能の向上と大量データを容易に取り扱

体調に問題がないことを確認した後，各種測定装置を装着後えるデータベースシステム技術の発展に伴って，JIT モデリン

約 1 時間程度実験室の中で環境に慣れてもらい．無負荷時のグは，データベースに基づく局所的なモデリング手法として生体情報の値を得るために 10 分間のデータ収集を行った後，

82

Laboratory room temperature
25±0.5℃・主観的指標mental arithmetic and fatigue score display「疲労度」は，パソコン作業中の疲労感を 10 分ごとに 0～9

1 8 7 4 5 2 7 4 9 1 4 8 7 4 8 8 1 7 6 8 7 9 8 2 8 7 9 7
6 8 6 1 5 1 0 4 4 3 9 9 9の数字をキー・ボードから入力した．これは，0 を疲労感無

5 6 7 8 1 8 6 5 4 8 7 4 8 8 1 7 6 8 8 4 1 2 7 9 4 5 8 2
8 1 6 7 5 9 5 7 9 9 9 0 7 6 5 1
7 8 2 4 7 9 2 4 1 4 8 9 7 4 8 0 7 8 2 7 8 2 7 7 8 2 7 4
7 4 3 0 8 5 7 9 1 2 4

fatigue score？

し，9 を作業が続けられないほどの疲労感としたものである．

2 8 0 7 8 9 2 7 8 0 7 8 9 2 9 7 2 7 0 1 8 3 7 8 2 6 7 8
0 5 5 4 0 8 7

パソコン作業中に一瞬で判断できるように 10 段階に区分し，

3 5 7 7 2 8 4 3 8 2 7 5 4 6 2 7 5 7 9 8 2 1 3 5 4 8 0 8
5 9 6 7 4 5 5 3 7 5 6
8 1 7 2 4 1 8 9 4 3 5 7 2 0 5 6 7 9 1 2 8 9 4 6 2 9 7 3
6 1 1 7 2 8 1

言葉は付帯しなかった．

2 7 8 4 5 7 8 1 4 5 2 8 9 4 2 7 2 8 4 2 8 5 6 3 7 0 5 6・生理・心理的指標（生体信号）

4 5 1 8 9 2 4 7 0 2 8 9 2 7 1 8 9 7 6 0 4 8 2 7 0 4 8 9
0 7 8 2 7 8 6 7 0 8 2 5 4 3 8 7 9 5 2 0 2 7 1 8 2 8 7 2

生体信号を測定する場合，測定用のセンサをいくつも人体に貼付することは，被験者には負担であり，疲労の原因となっFig.1. Outline of measurement for workload of mental arithmeticてしまう．そこで，測定項目数が適正か予備実験を 6 回行っ

operation

た．被験者に痛みや違和感がなく測定項目が多すぎて実験自
Rest
10
min

体で疲労しないか検討し，生理心理的指標として前額部およWork load
30 min＋＋Recovery
30 minWork load
30 min＋＋＋Recovery
30 min

び鼻尖部の表面皮膚温度，脈拍数，手掌部皮膚血流量，呼吸数の 5 項目を測定した 21)，22)．

＋※

前額部の表面皮膚温度は，恒常性の異常としての体内温度のFig.2. Experimental procedure of fatigue during mental

変化を反映する．中枢の活動の指標として測定した 14)．

arithmetic operation+: feelings of fatigue score (10-point rating scale),

鼻尖部の表面皮膚温度は，交感神経性血管収縮を反映する．
情動ストレスによる心理状態に影響を受け，不快状態では，※: surface skin temperature (forehead and tip of nose),

交感神経の作用により血流量が減少し，温度が低下する 23)，24)．

pulse rate, skin blood flow and respiratory rate.

前額部および鼻尖部の表面皮膚温度は，接触式の熱電対を使用した皮膚温度計（温度ロガーLT－8 シリーズ，グラム株式

課題作業を開始した．
2.2

会社）を使用し，2 秒ごとに測定した皮膚温度の 10 秒ごとの課題作業

平均値を求めた．

課題作業は，被験者にある一定の精神的負荷をかけ続ける

脈拍数は，交感神経および副交感神経の活動を反映する 25)．

ことを目的として，後述の暗算課題を 30 分間（疲労過程）行

情動反応や緊張感などに起因する精神性ストレスの指標とし

い，その後，30 分間のアニメーション（ドラえもん）を視聴て脈波計(Model 8000JFW，Nonin Medical.Inc)を使用し，1させた（回復期）．回復期のアニメーション視聴は，被験者の拍ごとの脈波間隔の逆数の 10 秒間の平均値より求めた．

拘束感を和らげ，一定の安静を保たせることを目的としてお手掌部皮膚血流量は，交感神経性血管収縮を反映し，情動り，情動反応の起こりにくい内容のアニメーションを選択しストレスによる心理状態に影響を受ける 26)．手掌部皮膚血流た．

量は，レーザードップラー血流計（Laser Flowmeter LBF－Ⅲ，

課題はコンピュータのディスプレイ上に 1 列に表示されたBiomedical Science CO．LTD）を使用し，サンプリングレー

30 個を 1 行とする数字列において，1 番目の数字と 2 番目のトを 500 Hz として 10 秒間の血流量の平均値を算出し，それ数字を足し，答えの下 1 桁の数字と 3 番目の数字を足し，そを 10 秒ごとの血流量とした．

の答えの下 1 桁を答えとしてテン・キーから入力する．

呼吸数は，心理的状態を反映する 27)．呼吸数は，Poly Mate

次問題は同様の手順で 2 番目の数字から始める．被験者がAP1000 を使用し，10 秒ごとの全呼吸数を算出した．

計算し終えた数字の数が視覚的に確認できるように，1 分間

2.4．実験環境ごとに強制的につぎの行へ移動し，できるだけ多くの計算を

生体信号は体調の影響を受けやすく，被験者へ事前に正しすること，30 分間（30 列）連続して計算を行うことを指示しい指示を行うことが必要である．また生体信号は環境の影響た．

を受けやすく疑似的な信号の混入を防ぐために実験環境を整

課題の難易度を上げるために 3 つの数字を単純に足すので備する必要がある 11)．本実験は，室温および室内照度が制御はなく下 1 桁を使用し，被験者が正確に回答できる努力をす

でき，騒音などが遮断できる個別の実験室を使用し，一定のるために，正解・不正解のフィードバックを行い，10 分ごと

実験環境を保持した条件下で行った．室温は 25±0.5℃であの自覚的疲労感を 10 段階でテン・キーから入力した(Fig.1)．

った．

1 日に 1 セッション（30 分間の課題作業と 30 分間の回復期）
を 2 回繰り返し(Fig.2)，同様の実験を 1 人の被験者につき 23.

日間行った．1 日目の 1 セッションごとの実験を実験 1，2，2

近年 JIT モデリングとよばれる局所モデル構築手法が注目

日目の 1 セッションごとの実験を実験 3，4 とした．
2.3

LOM

されている．
「LOM」は，JIT モデリングの手法の一つである．

評価指標と生体信号の計測方法

3.1

評価指標として下記の項目を選択し測定した．

83

JIT モデリング

対象とするシステムは非線形かつ動的なシステムであり，ースに適用する場合，ステップワイズ法による相空間の低次y (t + ρ ) = f {y (t ), y (t − 1),⋅ ⋅ ⋅, y (t − n y ),

元化と，低次元化した相空間の量子化による近傍検索の効率化を行い，計算負荷の大幅な低減を図っている(Fig.4)．

u (t − d ), u (t − d − 1),⋅ ⋅ ⋅, u (t − d − nu )} ………(1)ステップワイズ法は，回帰式モデルにおいて，できるだけ入力変数を少なくし，かつ観測値と予測値の差の平方和が実で表される回帰モデル式で与えられると仮定する．
ここで，u (t )用に耐えうるほど小さいものとするために，ある検定基準に

は時刻 t におけるシステムの制御入力ベクトル， y (t ) は時刻 t

基づいて説明変数も追加と除去を繰り返しながら，回帰モデにおけるシステムの観測出力ベクトル， nu は，制御入力ベクルの説明変数の組み合わせを選択する方法である．

トルの次数，n y は，観測入力ベクトルの次数，ρ は推定時間，要求点データに類似した近傍データセットを検索するために，要求点ベクトルとデータセット間の距離を定義し，そのd はむだ時間， f は未知の非線形関数である．

距離が最小となる近傍データセットを順に採用している．本

このとき，システムの入力ベクトル x k と出力ベクトル y k を研究では，要求点データと過去の近傍データセットとのユー

y = y (k + ρ ) ………………………………………………(2)クリッド距離を採用し，その距離を「データ距離」（Similarity）

x k = {y (k ), y (k − 1),⋅ ⋅ ⋅, y (k − n y , ),と定義している．

k

本研究における LOM による疲労感の推定の処理手順を

u (k − d ), u (k − d − 1),⋅ ⋅ ⋅, u (k − d − nu )} ……………(3)Fig.5 に示す．観測データの更新の都度行なわれる処理を(a)から(c)に，疲労感の推定の要求の都度行われる処理を(1)からのように再定義すると，時間推移に伴い入力ベクトル x k と出力ベクトル y k のデータセット ( x1 , y 1 ), ( x 2 , y 2 ),⋅ ⋅ ⋅, のように対象{((7)に示す．

)}(a)

システムから大量に取得され，データ集合 x k , y k , (k = 1,2,⋅ ⋅ ⋅)られる被験者ごとの観測データ（疲労感と生体デとしてデータベースに蓄積される． k は離散化時間である．
このとき JIT モデリングは，予測や制御の要求のたびに蓄積されている ( x k , y k ) から非線形関数 f ki を求めることに相当す{ータ）を蓄積する．

}(b)

変数ごとに時間を遅らせた変数を生成し，ステップワイズ法によって推定対象に対して寄与率の高る．たとえば，時刻 t において，システムの予測が必要となったとき，現在のシステムの状態 ( x kq , y kq ) は要求点（Query）{

あらかじめ大規模なデータベースに被験者から得}い変数群に絞り込む．

とよばれ，この“要求点”に類似した近傍データセット( x ki , y ki ) (k 1< k ρ ) を過去の観測データ集合から選び出す．複(c)

絞り込まれた変数をデータベースに格納する．

(1)

要求点データと設定情報を取得する．

数の近傍データセットが得られたときは，これらのデータセットの出力を補間する局所モデルを構成し，その局所モデルを用いてシステムの出力 y ki を予測する．その後，その局所モ(2)

データベースより観測データを取得する．

(3)

観測データの正規化と量子化を行なう．

(4)

要求点データの正規化と量子化を行なう．

デルを廃棄し，次回の予測では新たなデータが更新された観測データ集合から近傍データセットを選び出し，予測を行なう(Fig.3)．

(5)量子単位での要求点の近傍データを検索し，あら

{

}

3.2

かじめ設定した数だけ近傍データを取得する．
(6)

LOM

得られた複数の近傍データから局所モデルを構成
し，疲労感の推定値を生成する．

JIT モデリングは，データベースから類似データを検索する(7)

ためにすべてのデータ対に対して距離を測り，順序付けプロ
セスを，予測を行う都度実行しなければならない．これはデ

3.3

ータベースが大規模になった場合，計算負荷が増大してしま

推定の都度，構成した局所モデルは廃棄する．

LOM の局所モデル

本研究では推定値を出力する局所モデリングの方法としてうという問題が生じる．
そこで，「LOM」では，JIT モデリングを大規模なデータベ

Query
Data Storage

Query

Vector Variable

Data Storage

Large Scale
Database

Vector Variable
Retrieve
Database

Similarity

Neighboring data
Similarity

Local Modeling

Discard Model

Output Estimation

Just In Time (JIT) modeling

Quantize
Quantized Space
Data retrieve in
Neighboring Quantum
Similar Data

Quantized
Database

Similar Data
Discard Model

Variable Selection by
Stepwise method

Local Modeling
Output Estimation

Large scale database-based Online Modeling(LOM)

Predict. Control

Predict. Control

Fig.4. Schematic diagram of LOM

Fig.3. Schematic diagram of Just-In-Time modeling84

START

Large Scale Database

得られた偏回帰係数より重回帰式を求め，｢疲労度｣を推定した．

Obtain Data from Database
Construct data of fatigue
score in progression oftime

Normalization and Quantization of measured
data

Stepwise Method

Obtain Configuration Information

求めた重回帰式は，

y = −34.62540 + 0.51697 x1 + 0.52180 x2 + 0.00157 x3− 0.00032x4 + 0.19217 x5 ……………………………(6)Data Retrieve in Neighboring Quantum
Database
Local Modelingとなった．ここで， x1 は前額部の表面皮膚温度， x2 は鼻Discard Model

部の表面皮膚温度，x3 は脈拍数，x4 は手掌部皮膚血流量，

Estimation System for human fatigue

x5 は呼吸数である．

END

Fig.5. Process flow of LOM system for human fatigue

その結果，重回帰分析による｢疲労度｣の実測値と推定値の相関係数は，0.2850 であった(Fig.8）．例として被験者 E の｢疲局所重回帰モデルを用い，さらに過去の推定値の影響を考慮

労度｣の実測値と推定値の結果を Fig.9 に示す．実測値と推定させて推定値を生成する方法とした．

値の相関係数は，0.1018 であった．相関係数は低く，重回帰

まず，要求点ベクトル x
m

kq
i から，

分析による｢疲労度｣の推定は困難であった．
重回帰分析は，あるモデル構造を仮定し，データ集合からyˆ q = β 0 + ∑ β i xi q ……………………………………(4)kk

推定された一つの近似関数により再現する．複数の説明変数i =1

同士は，無相関という仮定である．生体信号のように説明変kqを得る．ここで，回数同士が関連性の高い場合，推定精度が低くなる．また重回

帰母数 β 0 , β1 , β 2 ,⋅ ⋅ ⋅ , β m は，最小２乗法により，要求点と類似し帰分析による大域的なモデルでは疲労度の非線形現象を再現の局所回帰モデルに基づいて推定値 ŷすることが難しいため，推定精度は低下する．

た複数の近傍データから推定する．m は入力変数の数 ( n y + nu )である．さらに過去の r ステップ前の ŷkq

よって，疲労のように漸次蓄積され，また刻々と変化するkを ŷr q とし，R 個

生体信号は，過去のデータとの関連が高いため，重回帰分析

で平均化することにより最終的な推定値

では｢疲労度｣の推定が困難である．
4.2

1 R k
k
yˆ * q = ∑ yˆ r q ……………………………………(5)R r =0

LOM による「疲労感」の推定

疲労は，漸次蓄積されると考えられている 28)．よって，疲労の推定にあたっては生体信号の秒単位の細かい変動ではな

kを導出する．ここで， ŷr q は， r ステップ前の（4）式によく，分単位の変動をとらえることが重要である．まず，測定る推定値である． R は過去にさかのぼって考慮する推定値の数である．

値の雑音を除去するために，｢生体信号｣の平滑化処理を行った．採用する移動平均数は，最も原波形の傾向を示し，滑ら
かさを持ちつつかつノイズの少ない波形を示す移動平均個数4.

を選定した．例として，被験者 C の実験 4 の 30 分間の生体「疲労度」の推定と結果データを示す(Fig.10）．

対象データベースを｢生体信号｣および「疲労度」とし，サ

つぎに，データの入力変数は，600 秒まで遅れさせた変数

ンプリング間隔 10 秒，被験者 10 人の各 4 実験の無負荷の 10を含む 306 変数の中からステップワイズ法を用いて疲労感に

分間のデータと課題作業中 30 分間のデータ 40 分間と 40 実験

対する寄与率(F 値)が 10 以上の 16 変数を選択した．サンプでのロスタイムを合せて合計 98530 秒分のデータで，データ

リング間隔は 10 秒であった．変数を Table 1 に示す．

点数は 9853 点であった．例として，被験者 E の実験 4 の 30

その結果，600 秒前・10 秒前・現在の前額部表面皮膚温度

分間の課題作業中の生体データを示す(Fig.6）．

の 3 変数，250 秒前・10 秒前・現在の鼻尖部表面皮膚温度の1 実験において，3 回測定した疲労感を 10 秒間隔の時系列

3 変数，510 秒前・270 秒前・10 秒前の脈拍数の 3 変数，360

データとするために線形補間し(Fig.7 のⅠ），安静時は疲労感

秒前・40 秒前の手掌部皮膚温度の 2 変数，600 秒前・460 秒

を 0 として移動平均を行った．
移動平均の窓幅を 10 点とした．

前・250 秒前・10 秒前・現在の呼吸数の 5 変数の合計 16 変数

10 秒間隔の疲労感の時系列データを作成した(Fig.7 のⅡ）．本を選出した．

論文ではこの疲労感を｢疲労度（Actual feelings of fatigue）｣と特に，600 秒前の呼吸数が最も寄与率が高く，呼吸数につし，推定対象は現在の｢疲労度｣として作成した．
4.1

いては，あわせて 5 変数を選出した．

重回帰分析による｢疲労度｣の推定

疲労は，交感神経と副交感神経の 2 つの神経からなる自律

まず LOM による推定結果と比較するために，重回帰分析

神経系に関連性がある．自律神経活動の指標として，HRV をによる大域的なモデルを構築し，「疲労度」の推定を行なった．

使用するが，心電図の RR 間隔時系列からの周波数解析を行

対象データベースをすべて使用して，重回帰分析を行った．

85

Ⅰ
35.6

9

35.5

Subjective symptoms of feelings of fatigue (score)

Forehead surface skintemperature (℃）

Ⅰ

35.4
35.3
35.2
35.1
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181

Time(×10 second)

34.8

6
5
4
3
2
1
0
1

21

41

61

81

101 121 141 161 181

Time(×10 second)

34.4

Ⅱ

34.2
9

34.0
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181

Time(×10 second)

Ⅲ
110

Pulse rate
(beats per minute ）

7

34.6

Subjective symptoms of feelings of fatigue (score)

Tip of nose surface skintemperature (℃）

Ⅱ

8

100
90
80

8
7
6
5
4
3
2
1
0

70

1

21

41

61

81

101 121 141 161

181

Time(×10 second)60
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181

Fig. 7. Actual feelings of fatigue score for fourth experiment inTime(×10 second)case of subject E. ●：measured feelings of fatigue score．
Ⅰ: Actual feelings of fatigue score line was found byⅣlinear interpolation from 3 point during Computer

3000

Skin blood flow
( ml/min/100cc ）2800

operation. Ⅱ: Actual feelings of fatigue score line was

2600
2400

found by linear interpolation from 3 point during

2200
2000
1800

Computer operation after calculation of moving average.

1600
1400
1200
1000

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181

10Actual feelings of fatigue (socre)Time(×10 second)

Respiratory rate
( beats per minute ）

Ⅴ
22
20
18
16
14
12
10
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181

Time(×10 second)

9
8
7
6
5
4
3
2
1

ρ=0.2850

0Fig. 6. Physiological measures for fourth experiment in case of0

subject E. Ⅰ: Forehead surface skin temperature, Ⅱ:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Estimated feelings of fatigue (score)

Tip of nose surface skin temperature Ⅲ: Pulse rate, Ⅳ:

Fig. 8. Scatter diagram of actual and estimated feelings of fatigue

Skin blood flow, Ⅴ: Respiratory rate.

by Multiple Regression Analysis
い算出するものである．その中で，リラックス状態を示す 0.15

が深く，疲労にも関連があると推定される．交感神経と副交～0.45Hz の高周波域は，呼吸性洞性不整脈（呼吸によって脈感神経は拮抗的に働くため，HRV 単独では疲労状態を捉えるが乱れる）によるもので，心臓に対する副交感神経活動を反ことが現在のところは難しい．

映するといわれている 9)，29)．自律神経の活動と呼吸とは関係

また，600 秒前の呼吸数が最も寄与率が高かったが，疲労86

Estimated feelings of fatigue

Table 1. Selected variables for physiological measures by stepwise

Actual feelings of fatigue

method for fatigue score interpolated by linear in every
experiment

8
7

No.

Content

Delay

F value

before 600 second
before 360 second
before 10 second
before 600 second
before 510 second
present
present
before 10 second
present
before 10 second
before 460 second
before 40 second
before 270 second
before 10 second
before 250 second
before 250 second

1243
265
182
179
136
108
74
65
63
63
56
33
33
29
13
10

6

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

5

(score)Subjective symptoms of feelings of fatigue

9

4
3
2

ρ=0.1018

1
0
1

21

41

61

81

101

121

141

161

181

Time(×10 second)Fig. 9. Actual and estimated feelings of fatigue score for fourth

respiratory rateskin blood flow
pulse rate
temperature (forehead)pulse rate
temperature (forehead)temperature (tip of nose)
temperature (forehead)
respiratory rate
respiratory rate
respiratory rateskin blood flow
pulse rate
temperature (tip of nose)
respiratory rate
temperature (tip of nose)

experiment in case of subject E by Multiple Regression
Analysis.

98

Smoothing data

Actual feelings of fatigue (score)

Original data
25
23
Respiratory rate
(breaths per minute)

21
19
17
15
13
11

7

5
4
3
2

9

1

7

0

5
1

A
B
C
D
E
F
G
H
I
J

6

ρ=0.5722

0

15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Estimated feelings of fatigue (score)Time(×10 second)Fig. 11. Scatter diagram of actual and estimated feelings of fatigue
by LOM. A: subject A, B: subject B, C: subject C, D:
subject D, E: subject E, F: subject F, G: subject G, H:
subject H, I: subject I, J: subject J

Fig. 10. Original and smoothing respiratory rate in case of subject
Cによる生体信号が変化する時間については，現在のところ，はっきりした知見はない．疲労は，漸次蓄積されるとの考え

全 40 実験の「疲労度」の実測値と推定値の相関係数を示す

から直前の生体信号の変化より，10 分前からの変化を考慮すと，重回帰分析に基づく結果は Fig.8 に示すように相関係数がる必要があると考える．よって，疲労感に対する寄与率の高0.2850 であり，LOM に基づく結果は Fig.11 に示すように相い変数として，呼吸数の 5 変数を選出したことは，妥当とい関係数が 0.5722 であった．
また,被験者別の「疲労度」の実測値と推定値を比較すると，える．

Fig.9 の重回帰分析の結果（被験者 E）の相関係数は 0.1018 でつぎに，この 16 変数を使用し，生体疲労プロセスの「生体信号」および「疲労感」のデータを用いて，LOM による「疲あり，Fig.12 の LOM の結果（被験者 E）の相関係数は，0.9157

労度」の推定を行った．

であった．

局所重回帰モデルを用い，時間経過を辿るように要求点をFig.11 に示すように，重回帰分析結果に比べ実測値と推定

選択しながら 7453 回の｢疲労度｣の推定を行なった．また，推値の相関係数が高く，｢疲労度｣の推定の可能が示唆された．

定する｢疲労度｣の時間が含まれる実験中の｢生体信号｣は使用

また，被験者別にみると，より推定精度が高いように見受けせず，常に他の被験者の「生体信号」が含まれた近傍データ

られる．疲労感の実測値が一定だった被験者については，疲

セットから「疲労度」を推定した．

労感を感じ難いため，｢疲労度｣の推定精度が低下したと考えられる．よって，被験者ごとに推定精度の違いが見られた．

局所モデルの構成に利用する近傍データセットは，一定の｢疲労度｣は，交感神経および副交感神経に影響を受けなが個数だけ取得されるようにし，100 個取得したときに最も高ら，概念的には，単調に増大するといわれているので，3 点い予測精度が得られた．

取った疲労感を線形補間して｢疲労度｣とした．しかし，Fig. 6

このときの全 7453 回の「疲労度」の実測値と推定値の散布にも見られるように，生体信号は細かく変動することより，

図を Fig.11 に示す．

87

E

Estimated feelings of fatigue
Actual feelings of fatigue

Estimated feelings of fatigue
Actual feelings of fatigue

9

8
7
6
5
4
3
2
ρ=0.9157

1

8
7
6
5

(score)Subjective symptoms of feelings of fatigue

432

ρ=0.8584

1
0

0
1

21

41

61

81

101

121

141

161

1

181

21

41

61

101

121

141

161

181

Fig. 13. Actual and estimated feelings of fatigue score for third
experiment in case of subject D by LOM.

D
Estimated feelings of fatigue
Actual feelings of fatigue

98differences

7

5
4
3
2
ρ=0.8975

1
0
1

21

41

61

81

101

121

141

161

181

Time(×10 second)similarity

b

a

25

6

Differences between actual andestimated feeling of fatigue

Subjective symptoms of feelings of fatigue (score)81

Time(×10 second)Time(×10 second)

400
20

350
300

15

250
200

10

150
100

5

50

F
Estimated feelings of fatigue

Subjective symptoms of feelings of fatigue (score)0

Actual feelings of fatigue

9450

Similarity

Subjective symptoms of feelings of fatigue (score)

9

0
1

21

41

61

81

101 121 141 161 181

Time(×10 second)8
7
6

Fig. 14. Differences between actual and estimated feelings of5

fatigue score and similarity for third experiment in case4of subject D by LOM. a: 30 points of a horizontal axis,

3

b: 130 points of a horizontal axis.

2
ρ=0.7791

1
0
1

21

41

61

81

101

121

141

161

が追従できないのは，モデル構築に用いている要求点に類似

181

Time(×10 second)

した実質的なサンプル数が非常に少なく，推定値は大きく変動したと考えられる．サンプル数を増やすと推定値の向上がFig. 12. Actual and estimated feelings of fatigue score by

見込まれる．

LOM.E: fourth experiment in case of subject E,
D: first experiment in case of subject D,

本論文では，要求点データと過去の近傍データセットとのF: third experiment in case of subject F.

ユークリッド距離を「データ距離」（Similarity）と定義している．ここでは，「データ距離」（Similarity）と LOM による「疲労度」の「推定誤差」との関係を Fig.14 に示す．

疲労感も漸次蓄積していくが，もっと細かく変動しながら増加していくと考えられる．よって，被験者から多くの疲労感

たとえば，横軸の値が 30 付近の a 点では，「データ距離」を得て，データベースを作ることができれば，より推定精度（Similarity）が大きくなっており，「推定誤差」も大きくなっている傾向が確認される．一方，横軸の値が 130 付近の b 点が上昇すると考える．

では，「データ距離」（Similarity）が小さくなっており，「推定

つぎに被験者 D の実験 3 の「疲労度」の実測値と推定値の誤差」も小さい．

結果を Fig.13 に,「疲労度」の推定値と実測値の差の 2 乗と「デこれは，「データ距離」（Similarity）が小さければ「推定誤ータ距離」（Similarity）を Fig.14 に示す．
Fig.13 が示すように，暗算課題開始直後の横軸の値が 1 付差」も小さくなり，「疲労度」の推定がよいことを示している．

近の時，推定値は，実測値に追従できていない．しかし，横つまり，要求点データに類似の過去の近傍データがあれば，軸の値が 10 付近になると，推定値が実測値に近づく．1 付近「疲労度」の推定が可能である．よって，「データ距離」

883）小木和孝: 現代人と疲労, pp.138-139， 紀伊國屋書店（Similarity）の小さい推定値は，推定精度が高く，推定値の（1994）

信頼度が高い．
以上の結果から，「LOM」を用いて「生体信号」より「疲4）林喜男: 人間信頼性工学, pp.82-87, 海文堂出版（1988）

労度」を推定する可能性を示した．その際に「疲労度」の信

5）小柳泰久, 逢坂由昭, 青木達哉, 佐藤裕俊: 外科医の勤務

頼性を確認するために「データ距離」（Similarity）を提示する

状況と蓄積的疲労徴候, 日本臨床外科学会雑誌, Vol.63,

ことの有効性を示した．

No.6, pp.1329-1334（2002）
6）小栁泰久: 小児外科医療の効率化に関する一考察, 小児外

将来は，パソコンや自動車に，あらかじめ多くの作業者の科, Vol.29, pp.9-12（1997）

生体信号と疲労感のデータベースを入れた「LOM」システム

7）長谷川朝穂: 救急医療に携わる医師のストレス, 医学のあを設置し，オペレータや運転手の作業中に｢生体信号｣を測定

ゆみ, Vol.153, pp.247-250（1990）

して｢疲労度｣を推定し休憩を勧めるなど，安全配慮などの実

8）厚生労働省大臣官房統計情報部賃金福祉統計課: 精神的な用の可能性があると考える．

疲労やストレスの状況, pp17－18, 平成 20 年技術革新とまた，医師の始業前と始業後に｢生体信号｣を測定し，作業別・環境別などの｢疲労度｣を推定することも可能と思われる．

労働に関する実態調査結果の概況, 統計調査結果（2009）

そのためには，時系列データベースの蓄積や使用する生体

9）芳賀繁: メンタルワークロードの理論と測定, pp.20-22, 日
本出版サービス（2001）

信号の選定についてさらなる検討が必要である．

10）田中喜秀，脇田慎一: ストレスと疲労のバイオマーカー,
日本薬理学雑誌, Vol.137, pp.186-188（2011）

5. 結言
本研究では，過労死や交通事故などとの関連性が報告され

11）近藤一博: 疲労のバイオマーカー, 唾液中ヒトヘルペスている精神的疲労の予防として精神的疲労度を推定するため

ウ イ ル ス 6(HHV-6), 医 学 の あ ゆ み , Vol.228, No.6,に，自己申告による疲労感は用いず，局所モデル構築手法でpp.664-668（2009）12 ） 林 博 史 : 心 拍 変 動 の 臨 床 応 用 , pp.15-16, 医 学 書 院

ある JIT モデリング手法の一つの｢LOM｣を応用し，観測した｢生（1999）

体信号｣から｢疲労度｣を推定し，客観的に疲労を評価すること

13）芳賀繁: メンタルワークロードの理論と測定, p.20, 日を提案した．

本出版サービス（2001）

被験者 10 人の男子大学生に暗算作業課題を 30 分間行わせ，
前額部および鼻尖部の皮膚温度，脈拍数，手掌部皮膚血流量，14）八谷百合子, 大貝晴俊, 岡崎浩子, 藤﨑丈詞, 内田和彦,

呼吸数の 5 項目を測定した．同時に 10 段階の｢疲労感｣を 3 回

織田進, 泉博之, 森晃爾: 軽い Time Pressure を与えた

測定し，線形補間して時系列データベースを作成した．被験

VDT 入力作業時の疲労の評価, 産業保健人間工学研究,者 10 人の各 4 実験の合計 40 実験，総計 26 時間のデータを使Vol.9, No.1, pp.7-13（2007）15）田中喜秀, 脇田慎一: ストレスと疲労のバイオマーカー,

用した．

日本薬理学雑誌, Vol.137, p.187（2011）｢LOM｣による｢生体信号｣からの｢疲労度｣の推定は，実測値

16）福田早苗： 質問票法による疲労の評価， 医学のあゆみ，と推定値の相関係数が高く，｢疲労度｣の推定の可能性を確認

Vol.228, No.6, pp.635-636（2009）

した．さらに予測結果を提示する際に，近傍データとの距離を同時に示すことにより，推定した｢疲労度｣の信頼性を把握

17）小木和孝: 現代人と疲労, p.38, 紀伊國屋書店（1994）

できることを確認した．その結果，LOM により｢生体信号｣18）鄭秋宝, 木村英紀: Just-In-Time モデリングによる圧延セットアップモデルの学習, 計測自動制御学会論文集,から｢疲労度｣を推定できる可能性を示した．

Vol.37, No.7, pp.640-646（2001）

今後，時系列データベースの蓄積や使用する生体信号の選

19）牛田俊, 木村英紀: Just-In-Time モデリング技術を用い定についてさらなる検討が必要であり，データの蓄積により｢疲た非線形システムの同定と制御, 計測と制御, Vol.44,

労度｣の推定精度の向上が期待できる．

No.2, pp.102-106（2005）

最後に本研究を進めるにあたり，多大なるご支援を頂いた
産業医科大学

産業生態科学研究所

20）伊藤雅浩, 松崎眞六, 大貝晴俊, 大舘尚記, 内田健康,

人間工学研究室教授の

齊藤信一, 佐々木望: 高炉操業における大規模データベ

神代雅晴先生に深く感謝する．

ースオンラインモデリング, ISIJ, 鉄と鋼, Vol.90，No.11,
pp.59-66（2004）

参考文献

21）呉景龍, 塚本一義: 現代人間工学―知的システム設計の1）久保千春, 吉原一文: ストレス関連疾患と慢性疲労症候群．

基礎と実践, p35, 森北出版（2002）22）呉景龍, 塚本一義, 現代人間工学―知的システム設計の

医学の歩み, Vol.228, NO.6, p.687（2009）

基礎と実践, p130, 森北出版（2002）

2）田中喜秀，脇田慎一: ストレスと疲労のバイオマーカー，23）善住秀行, 野澤昭雄, 田中久弥, 井出英人: 鼻部皮膚温日本薬理学雑誌, Vol.137, p.185（2011）89

度変化による快－不快状態の推定, 電気学会論文誌 C,

小

川

雅

俊 （正会員） 2005 年早稲田大学大学院情報生産シス

Vol.124, No.1. pp.213－214（2004）

テム研究科

情報生産システム工学専攻修士課程

24）内田和彦, 藤崎丈詞, 八谷百合子, 吉川里江, 織田進,

修了．2008 年同博士後期過程修了．博士（工学）．

森 晃 爾 , 大 貝 晴 俊 : 生 体 情 報 に よ る Visual Display

2007 年より早稲田大学情報生産システム研究セン

Terminals(VDT)作業時の疲労評価（第１報）－VDT 作業管

ター助手，研究助手となり，現在に至る．工業炉，理ソフトの使用経験－, 産業医科大学雑誌 Vol.26, No.3,

自動車エンジンなどのプロセスのモデリング，シ

pp.315-325（2004）

ミュレーション・制御技術の研究に従事，電気学

25）芳賀繁: メンタルワークロードの理論と測定, p.19, 日会，システム制御情報学会などの会員．

本出版サービス（2001）26）山崎文夫: 暑熱ストレスと人の血圧調節, 産業医科大学

川

成

翔

雑誌 Vol.32, No.4, pp.329-340（2010）2005 年呉工業高等専門学校電気工学科卒業．2007
年同専攻科機械電気工学専攻修了．同年早稲田大27）髙井秀明: 呼吸法を併用した心拍バイオフィードバック

学大学院情報生産システム研究科修士課程入学，の心理・生理的変化について, バイオフィードバック研

現在に至る．知的制御，工業炉プロセスのモデリ

究, Vol.36, No.1, pp.6-75（2009）

ングとシミュレーション・制御技術の研究に従事．

28）井谷徹, 武山英麿: 産業疲労の概念と検査法, pp.81－93,

電気学会の会員．

産業医学レビュー11（1998）
29）林克樹, 小栗宏次: 生体情報解析による自動車運転時の精神負荷推定, 電子情報通信学会技術報告, pp.13－18（2003）

森晃爾

1986 年 3 月産業医科大学医学部卒業．1990 年 3
月産業医科大学大学院医学研究科博士課程修了（環境中毒学専攻）．同年(財)西日本産業衛生会北九州診療所に入社．主に，中小企業の産業保健サービスに従事．1992 年 6 月エッソ石油㈱入社．2000 年合併[著者紹介]
八谷

百合子

および組織改変により，エクソンモービル㈲医務産（学生会員） 1982 年 3 月産業医科大学医療技術

業衛生部統括部長として，日本のエクソンモービル

短期大学看護学科卒業，1983 年 3 月産業医科大学

グループ全体の職場の衛生管理および従業員の健康管理業務を統括．

医療技術短期大学専攻科地域看護学専攻修了．同

2003 年 6 月産業医科大学産業医実務研修センター所長．2005 年 3 月

年，産業医科大学に就職，現在に至る．2005 年 3より同大学副学長を兼務．博士（医学），産業医養成および安全衛生

月早稲田大学大学院情報生産システム研究科情報プログラムに関する研究開発に従事．日本産業精神保健学会理事，日生産システム工学修士課程修了．修士（工学）．2005

本産業衛生学会代議員．

年 4 月より同博士後期課程在学中．産業保健・疲労大の研究に従事．電気学会，産業保健人間工学会の会員，日本産業衛生

貝晴

俊 （正会員） 1974 年 3 月早稲田大学理工学部電気工学科卒業．1976 年東京工業大学大学院理工学研究

学会代議員．

科修士課程修了，同年，新日本製鐵（株）入社，
泉

博之1989 年 3 月室蘭工業大学金属工学科卒業．1991 年

鉄鋼のプロセス制御の開発に従事．2003 年 4 月よ

3 月同大学院工学研究科金属工学専攻修士課程修り早稲田大学大学院情報生産システム研究科教了．1994 年 3 月同大学院工学研究科物質工学専攻

授．プロセス制御，プロセスモデリング，シミュ

博士後期課程修了，博士（工学）．同年（株）日本

レーション技術等の研究に従事，人工知能学会，

製鋼所室蘭制作所入社，材料開発および新製品開日本鉄鋼協会等の会員．工学博士．

発に従事．1998 年 9 月より産業医科大学産業生態科学研究所人間工学研究室助手，2006 年 1 月より同助教授（現準教授）．主にメンタルワークロード，ワークアビリテ
ィの研究に従事．日本人間工学会評議員，産業保健人間工学会理事，
日本経営工学会会員，ヒューマンインターフェイス学会会員．

90