受託研究 Case #7

クライアントジャンル:日用品メーカー
ヒトの感情推定アルゴリズム研究

課題

日常生活で必要なルーティン中の生活者の感情をアンケート以外の方法で把握できていない

実施概要

実施概要 生体データ計測機を装着した状態で、あるルーティンを実施してもらい、各種生体データを計測する
使用機器 脳波計、心電計、皮膚電気反応計
スケジュール 計画~解析まで約6か月

被験者

女性20~39歳
Total 30名

生理指標・行動指標

生理指標

  • 脳波
  • 心拍
  • SC

行動指標

  • 笑顔、ストレス
  • 顔パーツ、頭の動き

背景・目的

生体情報を活用し、ある日常生活でとる行動中の感情を推定するモデルを開発。商品、サービスの評価や店頭サービスの向上に活用する。

実験Step

01

機器装着(45分)

02

鏡で確認と気分の評価(2分)

鏡で確認 (真顔 90秒)▶︎ 気分と活性度の評価 ▶︎ 鏡で確認 (笑顔 15秒)

03

日々行う作業(10分)

04

鏡で確認と気分の評価(2分)

05

日々行う作業(別部分)(5分)

06

鏡で確認と気分の評価(2分)

07

日々行う作業(別部分)(5分)

08

鏡で確認と気分の評価(2分)

09

日々行う作業(別部分)(5分)

各作業終了時に、満足度の主観評価を実施

10

鏡で確認と気分の評価(2分)

11

日々行う作業(別部分)(5分)

12

鏡で確認と気分の評価(2分)

Output

平均相関係数

平均相関係数が最も高かったのは、「印象が良い」の得点を「心拍数、心拍変動、脳波」から、「線形SVR」で予測した場合だった。

・同特徴量の場合、「心地が良い」も比較的精度が高かった。
・心拍数のみ、心拍数と脳波を組み合わせた場合も比較的高めの相関係数が得られた。
・特徴量に脳波が含まれることが重要であることが推察される。

成果

ある感情推定に関しては、取得した生体データの合成変数から推定の可能性が得られた。

その他の事例

デスクワーク時の ストレス状態判定/推定アルゴリズムの開発

デスクワーク時の ストレス状態判定/推定アルゴリズムの開発

ドライバーの眠気推定アルゴリズム開発

ドライバーの眠気推定アルゴリズム開発

動画評価

脳波を用いた共感度測定による動画評価

複数名のモニターに動画(商品・サービス)を見てもらい、脳波を測定する

Contact

お問い合わせ

センタンへのサービスに関するご相談はこちらよりお問い合わせください