　例えば、クルマを運転する人を対象とすることで、運転中のその人の感情と、交通状況や天気といった周囲の状況などさまざまな情報を組み合わせることで、状況ごとに最適なサービスを提供できるようにする。ドライバー以外にも、スポーツ選手を対象としたメンタルトレーニングなどでも活用を見込む。開発した成果は、情報処理学会第197回ヒューマンコンピュータインタラクション研究会にて発表予定だ。

感情推定の仕組みと活用イメージ［クリックで拡大］出所：デンソーテン

　今回、デンソーテンは心理学ではなく医学的なアプローチに基づいて独自の感情推定モデルを構築した。

　これまでに発表された感情モデルには「ラッセル円環モデル」がある。活性度を示す縦軸と、快適度を示す横軸から成る2軸上に感情を配置する。これまでにも脳波や心拍波形から活性度や快適度を算出する方式は提案されていたが、デンソーテンで軸の定義や感情の配置を行い、新たに感情推定モデル化。α波やβ波の性質を基に、縦軸の上側に楽しさや怒り、緊張を、下側に不安やリラックスなどを配置した。次に、心拍の変動は自律神経と相関があることを受けて、横軸の右側と左側に配置する感情を決定した。

　実験でさまざまな感情を引き起こす動画を被験者に視聴させた結果、視聴時間の80％で被験者が感じた感情とデンソーテンの感情推定モデルが一致したことを確認した。

　脳波では感情が発生する大脳旧皮質の活動を脳波で観測できないという点が、心拍は感情だけでなく呼吸によっても変動する点が感情推定での課題となっていた。デンソーテンでは、脳波のうち喜びや怒りなどの感情で増加するα波とβ波の比率を縦軸とし、心拍波形のうち呼吸の影響を受けにくい低周波成分の変動を横軸と定義した。

デンソーテンが新たに構築した感情モデルと従来手法の比較［クリックで拡大］出所：デンソーテン

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