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ビジョン
メンタルヘルス対策、学習・労働の作業効率化、および人為的作業ミス対策として、ストレスや疲労感、快適感、感情的覚醒度などの人の心的状態の把握と環境改善が重要です。心的状態を推定する技術は、近い将来に向けて、自動車メーカ、医療メーカ、家電メーカ、さまざまな企業が注目している技術です。心的状態推定技術は、製品やサービスを利用する人の感情に応じて個別最適化するシステムやサービスへの応用が期待されており、新しい製品やサービスを生み出し、開発の在り方も変えるインパクトを持っています。
本研究では、労働環境・教育研究環境における心的状態の把握と改善に向けて、非接触型環境センサデータのみ用いて心的状態を推定するシステムの高度化（高精度化、汎用化、心的状態の時系列予測技術の開発）を目的とします。本研究において、実用化に向けた研究開発を進めることによって、メンタルヘルス対策、学習・労働の作業効率化、および人為的作業ミス対策だけではなく、個別最適化技術を用いたさまざまなサービスへの展開が可能となります。
最終用途例
APPLICATION
認知機能に関する室内環境を測定する非接触型環境センサを用いて、その部屋で仕事や勉強をしている人の心的状態を推定・予測し、局所的に環境を制御することによって、個人個人がストレスフリーで作業しやすい環境を提供するシステム・サービスを実現します。
APPLICATION
認知機能に関する室内環境を測定する非接触型環境センサを車に搭載し、ストレス度や疲労度を推定・予測することによって、ストレスや疲れによる危険運転や居眠り運転を未然に防ぐシステム・サービスを実現します。
強み
本研究は、認知機能に関する室内環境データや生理反応・動きに関するデータを収集し、非接触型環境センサデータと心的状態との関係をビッグデータ解析し、室内環境と心的状態の関係を解析することによって、非接触型環境センサデータを用いて心的状態を把握するというものです。客観的かつ非侵襲的に心的状態を推定できる点、室内環境と心的状態の関係を把握できる点の2点が本研究の強みです。
テクノロジー
人の知覚に関する室内環境データ（温度、湿度、照明色、におい、音など）を計測するセンサ、人の身体に影響を与えうる環境データ（CO2濃度や微粒子、気圧など）を計測するセンサを開発し、無線センサネットワークによってこれらの環境データを収集します。
人の認知機能に関する室内環境センサによって収集した室内環境データを用いて、その環境で作業する人の心的状態（ストレス度、疲労度、覚醒度、快適度など）をビッグデータ解析します。これによって、室内環境をもとに心的状態を推定することが可能となります。
共同研究仮説
室内環境とその環境で作業（仕事や勉強）をする人の心的状態との関係を解析するという本研究の成果によって、個人個人がストレスフリーとなるような環境が提供できるようになり、私たちの生活がより豊かになることを願っています。ストレスフリーな環境を適用できるシステムやサービス実現のための技術基盤の確立に向けた研究を進めていきます。
イベント動画
研究者
2005年3月 茨城大学大学院理工学研究科情報・システム科学専攻 博士後期課程修了 博士（学術）
2005年4月～2007年3月 東京工科大学コンピュータサイエンス学部 助手
2007年4月～2009年3月 東京工科大学コンピュータサイエンス学部 助教
2009年4月～2016年6月 千葉大学大学院融合科学研究科 助教
2012年5月～2013年4月 Visiting Scholar, Wireless Information Network Laboratory, Rutgers University
2016年7月～2017年3月 千葉大学大学院融合科学研究科 准教授
2017年4月～現在 千葉大学統合情報センター 准教授
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