１．“ひと・もの・こと”と感動

 企業や製品などのキャッチコピーで、「感動」という言葉がよく使われている。辞書では、「ある物事に深い感銘を受けて強く心を動かされること」となっている。物事は、“ひと・もの・こと”それぞれと人との間での関わりを意味している。そして、その人の心が動く、つまり何らかの変化がもたらされた結果が、感動である。
 もちろん、涙を流すような強く心が動かされる大きな感動から、製品と接して何となくその良さを感じて心が動く程度の小さな感動まで、感動には幅の広さがある。ここでは、この小さな感動を対象として、以下話を進めていくことにする。
 大きな感動は、当然、その心の動きを意識することができるので、言葉で表現できる。したがって、言葉での評価や涙のような明確な行動指標から、その感動を推測することができる。しかし、小さな感動は、“何となく”感じる心の動きであり、実は感じている本人自身もおそらく意識してない、言葉では表現しきれない、心の動きである。
 心の動きは、言葉で表現されることだけではなく、本人も気がつかない“何となく”感じていることが多くある。官能評価や調査のような言葉での表現だけでは捕捉しきれない部分である。潜在的な“何となく”に、わずかでも光を当てて見える化できれば、ものづくり・ことづくりの方向性が大きく変わることになる。
 潜在的な“何となく”の側面は、生理・脳機能などの生体測定で、ある程度知ることができる。この点について、この後、研究事例を含めて述べていく。また、インタビューデータの特別な解析や、言葉のデータであっても工夫した多変量解析、例えばグラフィカル・モデリングなどで、ある程度は“何となく”の見える化が可能である^１）（図１）。

２．生理指標を有効に活用するために

 大きな感動では、その心の動きが意識され、言葉で表現できるとともに、生理・脳機能などの生体反応に明確に反映されることが期待できる。しかし、小さな感動では、“何となく”感じる心の動きのため、言葉はもちろん、生体反応に明確に反映されることはあまり期待できない。言葉で表現しきれない以上、何とか工夫して生体反応でその心の動きを補足できないかと考えることになる。つまり、“何となく”の見える化である。
 以前に、ある企業から次のような依頼を受けた。「頭の良くなる」香りを手に入れたので、本当に頭が良くなるかを調べてほしいというものであった。もちろん、香りを嗅いで頭が良くなることはありえないと思ったが、その会社の社員の人たちは、みんな仕事がはかどり、頭が良くなった気がするといっている、とのことであった。
 そこで、「頭が良くなる」ということは、おそらく何らかの脳活動が活性化することになるだろうと考え、NIRSを使用して主に前頭葉の脳機能測定を行なった。当該香料（脳活）、ラベンダー、ミネラルウオーター（香りなし）、の３種を嗅いだ時の脳機能を測定した。結果に全く違いはなかった。これは、香りを嗅ぐ、頭が良くなる、脳機能、というストーリー化での測定であった。
 次に、香りを嗅ぐ、集中力が増す、このことで頭がよくなった気がする、というストーリー化を考えてみた。このストーリーでは、脳機能というよりも自律神経系の測定を考えることになるであろう。そこで、香りを嗅いだときの顔面温を測定し、最低と最高の差を求めた（図２）。当該香料の顔面音の低下は、他の２つの香りに比べて10％の有意傾向で低下していた。おそらく、当該香料は、眠気を飛ばし集中力を高める効果があると考えられる。
 より明確な結果を得るためには、眠気を感じたり、リラックスしたりしている状況を設定して、香りを嗅ぐことで、より強調された測定結果が得られると考えられる。つまり、“何となく”の状態を際立たせる状況設定が、より明確な測定結果をもたらすということである。

 このように、“何となく”感じている心の動きを特定して、このことを生体反応で測定するために、どのように適切なストーリー化ができるかが、重要である。心地よさを明らかにしたいと考えたときに、心地よい時に人はリラックスしているとストーリーを立てて、リラックスしていれば、副交感神経の活性化を測定すればよいということになる。さらに、このことを際立たせるために、リラックスとは逆の状況を設定することで、より測定結果に反映される可能性が出てくる。もちろん、この状況は、なるべく日常性を担保したものである必要があろう。
 次に、“何となく”感じる感動を指数化しようとする試みを紹介する。

次回に続く－

【著者紹介】
神宮　英夫（じんぐう　ひでお）
金沢工業大学　情報フロンティア学部心理科学科
教授・文学博士

■略歴
1977年 東京都立大学人文学部心理学教室助手
1980年 東京学芸大学教育学部教育心理学教室助手
    同専任講師、同助教授
1998年 明星大学人文学部心理・教育学科心理学専修教授
2000年 金沢工業大学教授
2012年〜2015年 金沢工業大学情報フロンティア学部学部長
2016年〜2019年 副学長
2007年より 金沢工業大学感動デザイン工学研究所長. 文学博士

1. はじめに

 近年の日本において長期的に真剣に考えなくてはならないロボットの応用先は介護の現場である．世界に例を見ない急速な超高齢化という現実があり，介護者の確保は危機的な状況になっている．この現実に対してロボットが貢献できる役割は多い．
 この背景の元，筆者らは介護の現場へのロボット応用の研究を開始し，「介護者支援ロボット」の概念を提唱した．このロボットの基本的な機能として被介護者の感情状態検出とロボット自体の感情の生成さらにその感情の表出，が設定された．この３つを合わせて擬似感情と定義しているが，この小論ではこれについて述べる．
 一方，人間とのコミュニケーションを主たる目的にしたいわゆるソーシャル・ロボットと呼ばれるロボットに関して倫理的側面が近年注目されるようになってきた．擬似感情を持つ介護者支援ロボットも同様のロボットに分類できるため，この点についても考察を加えてみたい．

2. 介護者支援ロボット

 よく言われる「介護ロボット」とはどのようなものであろうか．2021年の最近のものでは，センサ類とAIで患者を診ると宣伝されている看護ロボ・グレイス^１）に期待を込めて注目している読者もいることと思う．しかし，現場で現実に使用されているいわゆる介護ロボットは実に単純なものに限られている．詳しくは介護ロボットポータルサイト^２）に詳しいのでそちらを参照していただきたい．
 ここで，私の研究グループのアプローチを紹介する．介護行動には様々なものがあり，人間に向いているもの，例えば会話、やロボットに向いているもの，例えば24時間の見守り，がある．ロボットが得意とする仕事を引き受ければ人間の介護者がより多くの被介護者に対してより良い介護ができるようになり，全体としての介護の質を向上することができる．つまり，ロボットの存在目的は介護者を支援することにあり，そこから介護者支援ロボットという概念が生まれた．
 24時間の見守りにおいては，被介護者の物理的な状態の見守りだけでは不十分で喜怒哀楽のような感性的な状態の観測も必要であることが介護の現場でのボランティアや実習を通して明らかとなった^*1 ．そこで被介護者の物理的な状態の観測と共に感情状態を推定する能力も開発項目に含まれた．同時に，介護者不足から介護者が余裕を持って被介護者と接することは現実的に不可能であり，介護に切れ目が生じてしまうことも明らかである．その切れ目を繋げることが必須であり，それには介護者の「こえかけ」のような被介護者への能動的な働きかけをする能力が必要であるが，ロボットというプラットフォームはこれを可能にする．

^*1 排泄介助支援もよく言及されたが，これに関しては研究室OGの宇井吉美氏が起業したaba社が，匂いで排泄を検出するHelppadを開発・販売している。

3. 擬似感情

 人間の行動を規定するものとして「知・情・意」が知られている．これらに相当する機能を司っている脳各部も知られるようになってきた．特に最近大きな話題になっているAI，人工知能は人間の大脳皮質（cerebral cortex）のなかでも前頭前野（prefrontal cortex）が司っている機能を模倣している．
 一方，特にソーシャル・ロボットと呼ばれるジャンルにおいて「感情を持った」というキャッチフレーズをよく見かける．情に関しては脳科学では感情ではなく情動という言葉がよく使われるが，大脳辺縁系（cerebral limbic system）が担っていることが知られている．この部分の機能をロボットに持たせることによって人間との相性をよくすることが期待されているわけである．しかし，そういったソーシャル・ロボットたちは本当に感情を持っているのであろうか？ロボットが怒っているように見える時果たしてロボットは本当に怒っているのであろうか．あるいは怒っているロボットは必要なのであろうか．私はこれらの設問に対してNOと答える．
 知能に関して，研究者たちは人工知能という言葉を使いはっきりと本物の知能ではないことを宣言している．ロボットの振る舞いの中に感情を感じる時，それを感じているのは人間であってロボットは単にそう見せるための振る舞いをしているにすぎない．よって，ロボットが持つのは正確には「擬似感情（Virtual Emotion）」である．本物ではないがあたかも本物のようなという意味で人工ではなく擬似（Virtual）を使っている．^３）
 擬似感情処理部(広義の擬似感情とも呼ばれる)を含むロボット行動生成機構の概念図を図１に示す．ここには感情検出部，擬似感情生成部，及び感情表出部の３モジュールの関係も示されている．

 感情検出部の目的はパートナーの感情状態を検出することであり，パートナーの音声，表情，しぐさや環境条件などを入力としている．出力感情にはエクマンの６感情（怒り・嫌悪・恐怖・喜び・悲しみ・驚き）から驚きを除いた５感情に平静を加えた６感情を用いた．驚きの検出は別モジュールで行い，その後の処理も別の経路を用意した^４）が，ここでは省略する．
 初期の感情検出部にはニューラルネットワーク（NN）などを用い，音声，表情からそれぞれ感情を推定していた．音声，表情，しぐさの３個の入力を統合して感情を検出するために用いた検出部は，それぞれに対応したベイジアンネットワーク（Bayesian Network）を用い，それらを最適化された混合比を使って統合した．^５）

 図２に示される擬似感情生成部は狭義の擬似感情とも呼ばれるが，パートナーの感情状態と１ステップ前のロボット自身の擬似感情状態のフィードバックを用いて現在のロボットの擬似感情状態を作りだす感情エンジンがその主体をなしている．重要な点はこのフィードバック路を持つことにより過去の情報を使うことになり，擬似感情生成部が記憶を持つ事である．

 実際の感情エンジンにはNNや隠れマルコフモデル(HMM)などの他にユニークな構造としてペトリネット（Petri-Net）と遺伝的アルゴリズム（GA）を組み合わせたものを用いた．この構造においてはペトリネット内に複数存在するトランジッションと呼ばれる部分が発火することでネット内を流れるトークンと呼ばれるものを消費・生成し，そのトークンの分布状態を感情に対応させている．
 ここで，感情エンジンには適応能力あるいは学習能力が必須の機能であることを述べておきたい．その理由は簡単で，感情の遷移は個人によって千差万別である，ということである．ベテランの介護者は被介護者の感情状態に対して自分の感情状態を合わせることによっていわゆる「馬が合う」関係性を構築している．介護者の不在を補佐する役割を担うためには，ロボットも被介護者とそういった良好な関係性を構築している介護者の感情遷移をなぞる能力が必要である．これを我々研究グループでは「感情遷移の個性化」と呼んでおり，この個性化にはペトリネットとGAを組み合わせた構造が有効であった．ペトリネットの発火状況を戦略的に制御することによって感情の推移パターンを変化させ，個性を持った感情生成を可能とした．^６）

次回に続く－

【著者紹介】
富山　健（とみやま　けん）
千葉工業大学　未来ロボティクス学科　教授
未来ロボット技術研究センター（fuRo）研究員

■略歴
1971年 東京工業大学 制御工学科　学士
1973, 77年 カリフォルニア大学・ロサンゼルス校
システムサイエンス学科 修士（M.S.），同 博士（Ph.D.）
1978～1983年 テキサス大学・エルパソ校　電気工学科　助教授
1983～1988年 ペンシルバニア州立大学　電気工学科　助教授
1988～2000年 青山学院大学機械工学科　助教授，のち教授
2000～2006年 青山学院大学情報テクノロジー学科　教授
2006～2014年 千葉工業大学未来ロボティクス学科　教授
2014年～ 現職

主な研究分野は介護者支援ロボット，ロボットの擬似感性，並びにロボットの倫理．英語による学術論文発表指導を日本機械学会及び日本感性工学会を含む様々な団体にて実施．YouTubeチャンネル「CIT Quality Education」で英語による講義「数学基礎」シリーズ担当．
活動の主体を表すキーワード：ロボット、介護、教育、プレゼンテーション指導

■著書・連載
理系科学英語 徹底トレーニング [ロボット工学]，（監修），アルク
私の修行時代，「修行時代の出会いを生かす」，（分担），弘文堂
いざ国際舞台へ！ 理工系英語論文と口頭発表の実際，（共著），コロナ社
国際舞台で“結果を出す” テクニカルイングリッシュの心得第１回〜12回，日本機械学会誌 2018年，Vol.121, No. 1190~1201連載
“Virtual Emotion for Robot – Towards Human Support Robot,” Uehiro-Carnegie-Oxford Conference: Ethics and the Future of Artificial Intelligence, 2018.

1．はじめに

 触覚が情報化されることの意義は大きい．モノの触感，道具の使用感，着心地，座り心地，触れることを通して得る様々な感覚があり，これらの感覚が数値化されれば，客観的な評価やデザインへの活用はもちろんのこと，その数値を利用した新しいサービスが期待できる．さらに，触覚は運動とも密接であり，身体認識や情動とも関連する．VRやロボット，またそれらを活用した応用技術にも展開が期待される．
 ここで，視覚や聴覚と比べると触覚は外部環境と身体との直接の力学的インタラクションを通して得られる感覚であり，より能動的で個々人の身体に依存した感覚といえる．すなわち，対象の物理的な特性だけでなく，皮膚の特性，さらにはどのように触るかの運動の特性も，感覚を左右する重要なパラメータとなる．筆者はこのような触覚の特性を鑑み，「主観的触覚」と呼んでいる．触覚の時空間特性などの基礎的な機械受容器の生理学的知見¹⁾については省略させていただき，本稿では，主観的触覚を扱う上で注目したい皮膚特性や運動特性について，またその情報化の一例や応用展開について，筆者の関連する研究開発事例を中心に紹介したい．

２．皮膚特性と運動特性

2.1　皮膚特性

 触覚を検知する複数種類の機械受容器は皮膚の内部にあり，図1に示すように皮膚には指紋や真皮乳頭，層構造などの力学的特徴がある¹⁾．従って，対象の物性値は皮膚を介して変換され，機械受容器に伝えられている．指紋や真皮乳頭が皮膚への機械刺激を増強して機械受容器に伝える仕組みが実験や有限要素モデルで明らかにされつつある^{2) 3)}．
 筆者らは皮膚上で発生する伝播振動に着目をしている．対象をなぞった時に直接触った皮膚に振動が生じるが，その振動は皮膚を伝播し触れていない領域にも伝わる⁴⁾．そしてこのような皮膚振動とテクスチャーや粗さとの対応関係が示されている⁵⁾⁶⁾．そこで，指先にスイープ振動を与え，皮膚を伝播した振動を計測し，皮膚振動の伝達関数を求めた．その結果，100−300Hz付近に共振周波数を有すること，個人差があることを示した（図2）⁷⁾．また，押付け力によっても伝達関数は変化する⁸⁾．押付け力の増大とともにゲインおよび共振周波数が上昇する傾向が見られ，特に0.25 Nと0.5 Nの間に有意な差が確認された．押付け力による感覚の変化の観点からは特に，小さな押付け力で対象を触れる場合に，押付け力の変動に注意が必要であることを示唆する．

 皮膚振動に関連する研究として，テープを指に貼り付けることより指先感度の増強を調べた⁹⁾（図3）．テープを貼り付けることで，振動が伝播しやすくなり，指先に加えられた振動により皮膚に発生する振動は増大する．この時の指先の触覚感度を計測した結果，250 Hzの振動に対する検出閾値が有意に小さくなることが示された．特に，弁別閾値も減少した被験者については，感度の増強量と皮膚振動の増大量について有意に相関も認められた．人は触れた対象に対し触感を想起するが，実際には自身の皮膚の力学状態を手かがりにしていることを示した結果といえる．

2.2 運動特性

 触覚は皮膚特性だけではなく，押付け力によって皮膚特性も変化するように，運動も極めて重要なパラメータとなる．さらに，触覚の受容と運動との間には双方向の関係があり，私たちは対象や目的に応じて，運動を意識的／無意識的に調整している．物体把持では，皮膚表面で生じた局所的な滑りを検知し，適切な力加減で物体を把持することができる．対象の触感の取得においても，なぞり動作での凹凸検出に対する押付け力の差¹⁰⁾や対象の硬さに応じた押付け力の差¹¹⁾が報告されている．人は必ずしも同じ運動で対象を触るとは限らず，状況に応じて適切に運動を変化させている．
 筆者らは，粗い試料群と滑らかな試料群を用意し，さらに，なぞるのみ，弁別課題，識別課題を課した場合について，押付け力およびなぞり速度を計測し，人がどのような運動戦略を持っているかを調査した¹²⁾(図4)．試料には，番手の異なるサンドペーパーとラッピングフィルムを準備した．実験の結果，目的なく単純になぞった場合には，粗い試料群に対して押付け力，なぞり速度ともに小さくすることが示された．これは，快適性が要因と考えられる．一方，課題がある場合には異なる傾向が見られた．いずれの課題についても，粗い試料群よりも滑らかな試料群について，使用する押付け力の変動が大きいことが示された．滑らかな試料群では，発生する皮膚振動が小さく，より大きな力を使用することで刺激を大きくして課題を達成しやすくする狙いがあると考えられる．また，弁別課題と識別課題では，いずれの試料群についても，弁別課題の方がなぞり速度が速くなった．これは，弁別のために記憶を鮮明にして比較しやすくするためと考えられる．

次回に続く－

【著者紹介】
田中　由浩（たなか　よしひろ）
名古屋工業大学大学院工学研究科　教授

■略歴
2006 年東北大学大学院工学研究科修了．同年より名古屋工業大学助手，特任助教などを経て，2015 年同准教授，2021年教授，現在に至る．これまでに JSTさきがけ研究者，ユトレヒト大学客員助教，藤田保健衛生大学医学部客員准教授，秋田大学産学連携推進機構客員教授などを兼任．触覚を現象的に捉え知覚メカニズムの解明，およびそれを活用した触覚デバイスの開発と応用研究に取り組んでいる．錯覚や知覚メカニズムに基づく触感デザイン，触覚フィードバックによる感覚運動制御の支援，触覚の共有による人―人/ロボット協調システム，触覚コミュニケーションの研究などに従事．Advanced RoboticsおよびIEEE Transactions on HapticsにおいてAssociate Editorを務める．博士 (工学)．

1．はじめに

 感性は、複合的で多種多様な分野に関連する。そのため、多くの研究者により、その定義などの議論^1)-4)が重ねられてきた。本稿では、辞書などで一般的に記述される定義：物事（モノやコト）に対する感受性や外界からの刺激を捉える感覚的能力とする。この立場では、感性は、モノやコトなどの対象の特性や内容、及びそれらが存在する環境や状況に応じて、ヒトの内面に喚起されるものといえる。したがって、感性の計測⁵⁾⁶⁾は、ヒトの内面を表す心理的側面および生理的側面を捉えることであり、それは環境や状況に影響されるモノの物理的側面やコトの内容などに起因すると解釈できる。
 心理的側面の主な計測には、評定法や尺度法などを用いた方法⁷⁾や感性語などの評価指標に対する評価を統計分析する方法⁸⁾⁹⁾などがあり、対象に対する認知や印象などを尺度上に記述して分析・定量化することにより、感性の心理的メカニズムなどが研究されてきた。また、生理的側面の主な計測には、脳波、心拍や皮膚・筋電位など、自律神経系および運動神経系を中心とした指標¹⁰⁾¹¹⁾があり、各々の指標に対応する測定器を用いた計測結果から、ヒトの感性の生理的なメカニズムが研究されてきた。ただし、これらは心理学および生理学の個々の分野における方法や計測指標に基づく結果であり、心理と生理の相互の関係性を重視した感性情報処理メカニズムや感性モデル^12)-14)の検討には至っていない。それでも感性を探究する研究者は、対象に関連する感性語の慎重な検討や多チャンネル・多種の生理反応の計測・分析の実施など、より確度の高い感性の心理的・生理的なメカニズムの解明に挑戦している。
 近年では、情報技術を活用した数理的な感性モデリングの研究¹⁵⁾¹⁶⁾、色と香りなどの共感覚に注目した感性の多次元的な構造化に関する研究¹⁷⁾、オノマトペによる心理・物理の関係を学習させて多感覚感性のAI化を目指す研究¹⁸⁾、感性の階層構造に注目して心理・生理を統合的に捉えてデザインや社会実装を目指す研究¹⁹⁾、脳波に特化した感性計測を実用化させた研究²⁰⁾などが行われてきている。これらの研究は、感性を多次元・多感覚の視点から多角的に捉えているため、感性の新たな観点やモデルの提案に大きく寄与すると考えられる。しかし、ヒトの感性において重要かつ密接に関わる心理と生理の相互関係に重点をおいたアプローチではないため、それら相互に関連するデータが取得できていない可能性を含んでいる。つまり、あくまでも各分野における方法や計測指標（切り口）に基づいた計測結果による関係付けや学習などを基盤とするため、計測されていない未知の要因や特性までは言及できていない可能性がある。そのため、上述した研究において得られた結果が新たな切り口となり得るかどうかなどを含めて、感性の本質を捉えた計測およびメカニズムの解明などの議論と研究開発が求められる。
 本稿では、心理と生理の相互関係を重視した感性計測を実現するための一つの切り口として、「体感」に注目した研究を紹介する。またそれと同時に、その「体感」にとって重要となる空気を媒体としたヒトの感覚：空気覚の研究について紹介する。この記事を切欠として、より多くの研究の萌芽的発見の一助となれば幸甚である。

2．「体感」に注目した心理と生理の相互関係を重視した新たな切り口：体感評価語

 生の演奏会（ライブ）を視聴した人の多くは、歌い手の息遣い、会場の雰囲気、そしてその場の臨場感などを“体感”し、迫真の演奏に高揚感をおぼえたり、感動に至った経験があるのではないだろうか。また、ライブを視聴した経験がない人でも、心を奪われるような印象的なシーンとの遭遇や、滅多に起きないような衝撃的な出来事を体験するなど、その瞬間に生じた感性や感動などが深く記憶に刻まれるような経験をしてきていると考えられる。高忠実な音響再生システム（後者では、高忠実な映像再現システムも含む）では、実際の演奏を視聴した際に生じた感性や味わった感動と等価なものを、再生音を視聴した際に生じさせるために、演奏を高忠実に再生すること（後者では、記憶に深く刻まれたシーン等の経験時に生じた感性や感動と等価なものを再現映像の視聴にて高忠実に再現すること）が求められる。つまり、このような観点から、感性を喚起させる情報〔感性情報〕の忠実な再生を重要視する音響再生/映像再現システムの研究開発が行われてきた（以降、映像再現も含むが説明上省く）²¹⁾。この研究では、視聴者に実際の演奏の視聴時と同様の感性や感動を喚起させるための必要条件は、感性や感動を喚起させる情報を含んだ演奏コンテンツと、それを忠実に再生する上述のシステム、そしてその再生音を視聴する静寂な環境、の三項目を満足する「場」の実現であることを明らかにした。これまでに、その「場」を体験した約 1000人以上の人々が、感動などに至ったことを実験的に実証している。そして、その時に発せられた評には、多くの体感に関連する身体感覚の言葉が含まれており、それらを“体感評価語”として28語を定義した（表1 ※詳細は文献を参照のこと）²²⁾。

 また、体感評価語は身体感覚を伴った言語であるため、心理学と生理学の相互の橋渡し的な役割を担っており、感性の本質を捉えた計測およびメカニズムの解明などの新たな切り口として期待される。また、この相互関係に加えて、物理学との関係を探究することにより、感性に関与する新たなモノづくりの知見が得られるとも考えられる(図1)。

3．「体感」に注目した空気流を媒体とする新感覚：空気覚

 上述したように、聴取者がライブなどで経験した時と同様の感性や感動を生じ得る「場」の体感から身体感覚を伴った体感評価語が導出された。またこのことは同時に、音の伝搬において体感する空気流が、ライブなどで経験した時と同様の感性や感動の喚起に寄与したことを示唆している。一般に、皮膚は身体全体を覆って外界の刺激から身を守る役割を担っているだけではなく、身体全体に分布する外界を認識するセンサとして存在している¹¹⁾ため、空気流が皮膚に触れることにより、ヒトの心理や生理状態に影響を及ぼしたと考えられる²³⁾。ヒトが対象を認識する際は、視覚・聴覚・触覚・味覚・嗅覚などの五感が支配的であると言われているが、上記したヒトの心理や生理状態への影響は、ヒトの感性を主軸として考えた“体感”という視点から導出された感覚※であり、空気を媒体として生じることから『空気覚』と呼称する。そして、この空気覚を生じさせる空気流発生装置(AFGD: Air Flow Generating Device)を開発(4節)し、その空気流に対するヒトの認知特性(5節)、および嗜好や温冷に関わる感性的・生理的・物理的特徴(6節)を明らかにした。この空気流発生装置(AFGD)は、新しいメディアになり得ると考えられる。（※体性感覚¹¹⁾に類する感覚という解釈もできる）

次回に続く－

【著者紹介】
石川　智治（いしかわ　ともはる）
博士（情報科学）
宇都宮大学工学部、基盤工学科・情報電子オプティクスコース、准教授

■略歴
2001年3月 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科修了
2001年4月 日本学術振興会・未来開拓学術研究推進事業・RA
2001年11月 北陸先端科学技術大学院大学 助手
2008年10月 宇都宮大学大学院工学研究科　助教
2012年6月 宇都宮大学大学院工学研究科　准教授
現在に至る

■専門分野
感性情報学、多感覚認知、質感知覚、心理物理学

■学会活動
日本感性工学会 理事 （2021－）