スマホでストレスを測定、ドコモ・慶應大・東大が共同開発

 NTTドコモは、慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室、東京大学人工物工学研究センターと共同で、スマートフォンを使う中で自身のストレス状態を推定できる技術を開発した。同技術を活用して、こころのセルフケアを目的としたアプリの早期実用化を目指している。

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ストレス推定モデルの構築方法
  • ストレス推定モデルの構築方法
  • 共同開発における各者の役割
 NTTドコモは、慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室、東京大学人工物工学研究センターと共同で、スマートフォンを使う中で自身のストレス状態を推定できる技術を開発した。同技術を活用して、こころのセルフケアを目的としたアプリの早期実用化を目指している。

 2014年の厚生労働省の調査によると、精神疾患の患者数は年々増加傾向にあり、メンタルヘルスに関する社会的な関心が高まっている。現在、ストレスを計測するためには、アンケートによる主観的なストレスを自記式に評価する方法と、心拍などにより得た生体情報をもとに客観的に計測する方法との2種類が行われている。

 自身がストレスに気付いていないとメンタルの不調に陥りやすいことから、共同研究では生体情報をもとにストレスを計測する方法に着目。加速度センサー、ジャイロセンサー、気圧センサーなど、スマートフォンから取得できる各種データと、慶應義塾大学のストレス状態における行動特性やストレス状態計測に関する精神医学・心理学の知見、東京大学の行動認識に関するセンサーデータ処理の知見、ドコモがこれまでに培ったビッグデータ解析技術やAI(人工知能)技術を組み合わせて開発された。

 ストレス推定モデル構築にあたり、スマートフォン利用における各種データと心拍データを同一利用者から取得し、AIでストレスを推定。研究時におけるスマートフォン利用者のストレス値を、スマートフォンの各種データから推定したストレス推定値と比較して評価を行った。分析では、正解率約70%の精度で推定を行うことができ、評価の過程において、移動距離やアプリケーションの利用回数などが自律神経バランスの指標と高い関係性を持つことがわかったという。

 この技術により、利用者のストレス状態を推定し、定期的にフィードバックすることで、ストレスマネジメントの意識を高め、心身を健康な状態にする0次予防をサポートできるようになる。現在、同技術の汎用化が検討されており、こころのセルフケアを目的としたアプリケーションの早期実用化を目指しているという。
《外岡紘代》

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