４．表情から眠気を早期に検知する感性計測の研究事例

４．１　はじめに
人は、人と対話する際に、相手の表情から相手が関心を持っているか否か、理解しているか否かなど、相手の状態を推察して対話する。受ける刺激に対して快適感を感じれば、笑顔となり、不快を感じれば嫌悪な表情となる。表情は、人の心理・生理状態を示す良い指標であり、対話を支援する要素の一つである。楽しそう、眠そう、具合が悪そうと相手の表情を見ることによって、相手の状態を察することができる。しかしながら、なぜ、そう推察できるのかを明確に説明できる人はいないであろう。表情という幾何学情報を視覚から得て判断しているわけであるが、そのどんな特徴が人の推測を発現させているかは明確ではない。表情は、ネガティブとポジティブな心身状態両方を評価できる指標となる可能性を持つことから感性計測のための評価方法を検討する研究題材として興味深い。以下に、表情から心身状態を計測する研究の一つとして、自動車ドライバーの眠気を表情から早期に検知する方法について研究した内容を紹介する。

居眠り運転検知システムの自動車への装着率が年々高まりつつあるが、多くのシステムが居眠りを検知するものである。眠ってはいけない状況にある自動車運転において、眠気を早期に検出し、眠気を早期に解消する働きかけを自動車が行えると居眠り運転や漫然運転による自動車事故が軽減できる可能性がある。ここでは、表情を作り出す筋活動の計測から眠気を早期に検出する方法を紹介する^[2,3]。

4.2　実験
高速道路での操縦を想定したドライビングシミュレータを用いて、走路に沿ってゆっくり左右に操舵する単純作業によって、覚醒が低下して眠気を誘発する過程における研究対象者の顔画像と顔面筋電図を採取した。取得した顔画像を顔表情評定によって6段階の眠気レベルに分類し、各眠気レベルの表情における顔面筋の筋電位を求めた。眠気レベルと顔面筋の筋活動から眠気を誘発することに伴って変化する顔面筋の活動を調査した。

研究対象者は20～40代の健常者17名であった。研究対象者は眠ってはいけないと指示し、ドライビングシミュレータでの操舵タスクを60分間実施させた。タスク中の頭部全体の正面動画像を暗視用CCDカメラで撮影し、顔画像を採取した。タスク開始直後から居眠り状態に至るまでの顔画像を5秒毎に区切り，17inch液晶ディスプレイに提示した直後に評定者3名に評定してもらった。評定基準は、北島ら[4]の評定基準に「眠っている」を追加した6段階：0：全く眠くなさそう、1：やや眠そう、2：眠そう、3：かなり眠そう、4：非常に眠そう、5：眠っている、とした。

筋電図は、右顔面および頸部の11筋部位：（前頭筋、眼輪筋（上下）、大頬骨筋、笑筋、咬筋、口輪筋（上下）、オトガイ筋、胸鎖乳突筋（左右）の筋電図を導出した。筋電図は電極（外径6mm，電極部の直径は3mm）を顔面に貼付し、テレメトリ筋電計（MARQ）を介してサンプリング周波数は1000Hzでコンピュータに記録した。生体増幅器の時定数と高域フィルタはそれぞれ16ms、1000Hzであった。心身への負担を評価するために胸部双極誘導により心電図をテレメータ（GE横河メディカルシステムズ社製，MT-11）を介してサンプリング周波数500Hzで導出した。心電図および筋電図ともに6段階の眠気レベル毎に5秒間の区間をそれぞれ15区間ずつ選択し、計90区間を解析区間とした。心電図からは心身への負担を評価するために瞬時心拍数を求めた。筋電図は、カットオフ周波数15Hzのハイパスフィルタ（HPF）を施して，DC成分を除いた後，各解析対象区間において2乗平均平方根（RMS）を求めた。覚醒状態であるタスク前の無表情区間の筋電図についてもRMSを同様に求め、各解析区間のRMSを無表情区間のRMSで除して基準化RMSを求めて、これを評価指標とした。

4.3　結果
各眠気レベルに応じた顔面筋活動を顔面筋電図により求め、17名の研究対象者のデータを解析した結果、前頭筋の筋収縮活動が，17名中16名（94.1%）に観察された。他の筋については表１に示したように前頭筋に比べて少ない人数の発生割合であった。

眠気の亢進に伴って前頭筋の収縮が生じた16名について眠気レベルごと前頭筋の基準化RMSの平均値と標準偏差を求めた結果を図2に示す。クラスカルウォリス検定とシェッフェの多重比較を行った。前頭筋の筋活動は眠気レベル上昇に伴い凸型に変化した。覚醒状態である眠気レベル0と眠気レベル2～4の筋活動には1%水準で有意差が認められ、眠気レベル2～4の筋活動が高く、眠気レベル2～4と眠っているの眠気レベル5の筋活動には有意差があり、眠気レベル5の筋活動が低い値を示した。

前頭筋は，眉を引き上げるはたらきをする。眠気が亢進すると上眼瞼が重くなるもしくは下がるような感覚を持ち、眠ることが許されない環境下では目を見開くために上眼瞼を引き上げる意識が働くことによって、前頭筋を収縮させ「眉上がり」の表情が発生したと考えられる。眠気が更に亢進し、睡眠に至ると前頭筋を収縮し続けることは困難になり、筋収縮が弱まり閉眼に至ると考える。
「眠ってよい」と研究対象者に指示して、同様の実験を実施した結果、眠ってはいけないと指示した実験と眠っても良いと指示した実験での前頭筋を比較すると有意差(t検定、p＜0.01)が認められ、眠っても良いと指示した実験での前頭筋の活動が小さかった。

これらのことから、眠気の亢進によって生じる前頭筋の収縮による「眉上がり」の表情は、眠気に対する抵抗を表していると考えられる。
さらに、眠ってはいけないと指示した実験と眠っても良いと指示した実験での瞬時心拍数の平均値を比較すると有意差（t検定、p<0.01）が認められ、眠っても良いと指示した実験での心拍数が低かった。眠気に対する抵抗が生じると副交感神経活動が抑制され、心拍数が上がることが確認され、眠気を我慢することは身体的負担となっていることが明らかになった。
この研究の成果から、覚醒が保てている表情に対して、「眉上げ」の表情が増えた場合には、眠気が生じていることが計測でき、眠気を解消するような働きかけを自動車から行うことで、安全性が確保するシステムの開発につなげることができた。

５．おわりに

感性をはかる・・・「はかる」には、測る、計る、図る、諮る、謀るなど多様な「はかる」の意味を込めた。感性をどのような活用して新しい価値を持つモノづくりにつなげていくかの工夫が現在求められている。「性能が良い、品質が良いのになぜ売れないのか」と考えるのではなく、「人はなぜ購入したいと思わないのか、購入したいと思わせるにはどうしたら良いのか」を考えることが大切である。「心の仕組みを知り、心の形を学び、心の喜ぶモノをつくる」これは、信州大学繊維学部の感性工学発足当時からの理念である。まず、相手のことを良く知ることからはじめて相手にいたわりを持ってモノを作れば、相手が喜ぶモノづくりができるということである。相手のこと、そして自分自身のことを知り、相互理解するために感性計測が用いられる。訴求対象者に合わせたモノづくりは、高度成長以前の社会では当たり前のことだったのではないだろうか。相手と対話し、相手の身体的特徴や使い方を把握して上でモノを作って供給することは当たり前のことである。孫子の兵法「敵を知り、己を知れば百戦危うからず」。現代の高度な計測装置はなくても、先人は人のこと、自然の摂理を把握できていた。様々なことが見えなくなっている現代人には、感性計測や感性工学が必要になっている。

【著者略歴】
上條　正義（かみじょう　まさよし）
博士（工学）
信州大学繊維学部、先進繊維・感性工学科、教授

■略歴
1989年 信州大学大学院繊維学研究科修了
1990年 東京理科大学諏訪短期大学 生産管理工学科 助手
1996年 信州大学 繊維学部 感性工学科 助手
2001年 信州大学 繊維学部 感性工学科 助教授
2009年 信州大学 繊維学部 感性工学科 教授
現在に至る
■専門分野
感性工学、感性計測、計測工学、繊維工学
■学会活動
日本感性工学会 理事・副会長 （2019－）
日本繊維製品消費科学会 理事 （2019－）

4．実験結果および考察

フラクタル次元解析を行う前処理として、計測した19chの脳波信号を電極間で差分信号をとり、157組(=₁₉C₂)の電極間電位差信号を作成する。それぞれの差分信号に対し、時間依存型フラクタル次元推定解析のパラメータを、q=2、 W_s=1[s]、W_m=0.1[s]、 τ=1、2[point]と設定し、解析を行った。

4.1　EFAMによる識別結果
課題タスク前後の基準測定の脳波データから、感性マトリクスCと定数ベクトルdを算出し、式（6）の入力ベクトルにリファレンスデータを再入力した結果、図4のように60秒毎にそれぞれの感性に対して識別可能と確認できる。
また、ある被験者の「快」と「不快」で識別したタスク時の感性出力を図5に示す。同図は、”You Are The Sunshine Of My Life”を音楽聴取時のハイレゾ対応、未対応のそれぞれの感性出力である。ハイレゾ音源を聴取時は「快」が正に出力し、時間経過に伴い「不快」はわずかに上昇した。一方、ハイレゾ未対応の同音源を聴取時は「快」が負の出力となり、「不快」が強く出力される結果となった。

図5　感性出力

4.2　感性変動率
EFAMによる感性出力は、被験者個人での感性の強さを表しており、例え感性出力が同値であっても、被験者毎でその意味は異なる。そこで相対的に比較を行うために、ハイレゾ対応、未対応の違いによる感性出力の変動率を式（10）より算出した。

ここで、Z_HRはハイレゾ音源を聴取時の感性出力であり、Z_refはハイレゾ未対応の音源を聴取時の感性出力である。また式（10）の感性出力の値（< Z_HR >、< Z_ref >）は、図5のような得られた感性出力Z_HR、Zrefを時間平均した値である。

4.3　外れ値検定
4.2感性変動率で導出した感性変動率の結果、被験者によっては式（10）の分母の値が小さくなるため、感性変動率が発散してしまう結果となる。これより、外れ値の除外を行うため、両側検定の有意水準5[%]として、式（11）、（12）のスミルノフ・グラブス検定を用いた^27）。式（11）、（12）のそれぞれの値は、データの最大（最小）値xi 、データの平均値 μ、データの標準偏差σ 、データ数n 、有意水準αかつ自由度n-2 のt分布のα/n×100 パーセンタイルである。τi ≥ τ の時にxiは外れ値となる^28）。検定は曲ごとに行い、比較する2感性のどちらか一方でも外れ値と判定された場合、解析から除外した。

4.4　感性解析結果
外れ値検定を行い、解析から除外した感性変動率の分布を図6－9に示す。縦軸は被験者数、横軸は感性変動率の値である。ここで、図6、7は「快」と「不快」で識別した際の曲ごとの感性変動率の分布であり、上図が「快」、下図が「不快」の分布である。図8、9は、「安心」と「不安」で識別し、上図が「安心」、下図が「不安」の分布である。図10は図6－9をまとめた結果である。
図10より、平均値と中央値が共に正、または負の時にその感性の感性変動率が増加、または減少した。図6－9の分布はそれぞれ偏りがないために、平均値の値を用いて以下を述べる。
図10より、”So What”を聴取時は、「快」と「安心」が平均値に関して23.0[%]、194.6[%]増加し、「不快」と「不安」が42.2[%]、 29.2[%]減少した。また、”You Are The Sunshine Of My Life”を聴取時は「快」と「安心」が35.4[%]、15.2[%]増加し、「不快」が108.5[%]減少するという結果となった。この結果から、両方の音源に対して圧縮音源よりハイレゾ音源が「快」や「安心」といったポジティブな感性をより喚起し、ネガティブな感性を和らげる効果があると考えられる。

5．おわりに

本稿では、従来の圧縮音源に対して、近年注目を集めているハイレゾリューションサウンドがヒトの感情にどのような効果をもたらすかを検討、実験を行った。 2曲の音源の両方で、圧縮音源よりもハイレゾ音源が「快」「安心」が増加し、「不快」が減少する結果となった。これより、同じ音源を聴取した場合、圧縮音源を聴取するよりもハイレゾ音源で聴取した方が正の感情を喚起し、負の感情を和らげる効果があると考えられる。

【著者略歴】
中川　匡弘（なかがわ　まさひろ）
国立大学法人長岡技術科学大学・教授

■略歴
1982年3月　長岡技術科学大学大学院工学研究科 電子機器工学専攻修了
1982年4月　長岡技術科学大学工学部　助手
1988年2月　工学博士 (名古屋大学)
1988年3月-1989年1月　文部科学省甲種在外研究員（Strathclyde Univ. 数学科、連合王国）
1989年4月　長岡技術科学大学工学部　助教授
2001年6月　長岡技術科学大学工学部　教授
2004年4月　国立大学法人長岡技術科学大学　電気系　教授
2015年4月　国立大学法人長岡技術科学大学 技学研究院　教授
　　　　　 兼　株式会社TOFFEE　代表取締役（2016年４月～）

フラクタル工学、カオスニューラルネットワーク、液晶の物理学に関する研究に従事。
著書に「Chaos and Fractals in Engineering」(World Scientific)、「カオス・フラクタル感性情報工学」(日刊工業新聞社)等がある。
2016年4月より、大学発ベンチャー企業である株式会社TOFFEEを設立し、代表取締役を兼務。
平成29年度科学技術分野の文部科学大臣表彰を受賞（科学技術振興部門）。

3．寝姿勢は立位姿勢のS字に近い方がよいのだろうか？^[4]

3.1　はじめに
1日の睡眠時間を8時間とすれば、人生の3分の1という時間を睡眠に費やしており、その間、寝具に触れていることになる。それだけ寝具は重要である。しかし、実際に寝具を購入した後に、自分には合わないという経験をされた方もおられるでしょう。その原因のひとつとして、自分の曖昧な基準で寝具を選ぶことが挙げられる。そこで、寝姿勢を定量的に計測できないかと考えた。そこで、共同研究先の櫻道ふとん店（静岡県御殿場市）とエヌ・ウェーブ（長野県白馬村）と協力して、体圧分布と沈み込み量をリアルタイムに計測できる新たな4D寝姿勢計測装置を開発した。現在、この装置を活用して、その人に合った個人対応型寝具の販売を目指して、研究を推進している。本コラムでは、この4D寝姿勢計測装置を用いた研究事例を紹介する。
これまで寝姿勢については様々な見解があり、通説では、立位姿勢のS字型が良い寝姿勢とされている。本当にそうだろうか？寝姿勢と立位姿勢では重力方向が異なるため、立位姿勢がそのまま良い寝姿勢になるとは限らないと予想される。そこで、寝姿勢と立位姿勢を比較することによって、その姿勢変化と寝心地との関係を検証した。

3.2　方法
寝姿勢の計測は4D寝姿勢計測装置、立位姿勢の計測は背面形状計測装置を用いた（図4)。被験者は20代の女子大学生10名とし、服装は指定したジャージとした。
4D寝姿勢計測装置は、縦2400mm・横幅600mmの部分に約19000本のバネが入ったプローブピンとこのプローブピンの下に圧力センサが設置されている（図4：左）。人が横たわると、圧力センサによって体圧分布が、プローブピンによって沈み込みが同時に計測できる。リアルタイムに寝姿勢変化も計測でき、”4次元”で定量的に寝姿勢を分析できる。本研究では、沈み込み量を計測し、背面形状の寝姿勢データを取得した。
背面形状計測装置は、高さ1040mmの測定部に9mm×300mmの棒が51本設置されている（図4：右）。棒を横にスライドすることで、頭頂部から臀部にかけて立位時の背形状を計測した。

櫻道ふとん店から、「敷き布団は腰を硬く打て」という教えがあるとお聞きしたことがある。これは、敷き布団の臀部周辺を硬くすると、寝た際の臀部の沈み込みが抑えられ、寝返りがしやすくなるためだと予想される。そこで、臀部周辺の硬さのみが異なる敷き布団を用意して、寝心地を評価することにした。硬さの異なる3種類の試料（160N、220N、300N：220Nが標準的な硬さ）を用いた。ここで、Nはニュートンであり、JIS規格に基づくウレタンフォームの硬さの指標である。試料のサイズは長さ400mm・幅970mmで、試料5枚（頭部・背中・臀部・脚部・踵部）で1組の敷き布団となる。160Nと220Nの硬さをベースとし、臀部に相当する部位の硬さを3条件で変化させ、計6パターンとした。被験者にこの6パターンの敷布団に関して寝心地を評価してもらった。評価項目は嗜好度（快適性、沈み込み、硬さ、フィット感）と全体に関する項目（寝心地、寝返り、好き、フィット感、利用したい）について7段階評定とした。被験者は計測を実施した同じ20代女子大学生10名とした。

3．3　結果と考察
寝姿勢と立位姿勢の姿勢変化が大きい群と小さい群の2群に分類できた。
寝姿勢と立位姿勢の姿勢変化が小さい被験者群の特徴は、寝姿勢では背中の沈み込みが大きい。臀部の嗜好度は、220×160の評価が全体的に高く、160×300の評価が全体的に低くなった。よって、臀部が柔らかいと好まれ、硬いと嫌われる傾向があり、寝具が柔らかいと寝心地の評価も高くなると考えられる（図5）。この群に所属していた被験者の立位姿勢は腰の反りが比較的大きかったので、体型は骨盤が前傾しているタイプであると推察される。欧米人は柔らかめの寝具を好む傾向にあるが、骨盤が前傾していることが寝具の嗜好度を決定している理由のひとつであると推察している。この群に属する人は、通説通り、寝姿勢は立位姿勢のS字型に近いといえるだろう。

寝姿勢と立位姿勢の姿勢変化が大きい被験者群の特徴は、寝姿勢では臀部の沈み込みが大きい。嗜好度は、全体的に160×220の評価が高く、姿勢変化が大きい群は、臀部周辺が少し硬い寝具が高評価になると考えられる（図6）。この群の立位姿勢はいわゆる猫背に近く、骨盤が後傾ぎみのタイプであるといえ、寝ると臀部が沈み込みやすいといえる。その臀部周辺の沈み込みを支持するために、臀部周辺の寝具を少し硬くして、寝姿勢を保持する必要があると考えられる。臀部の沈み込みを保持すれば、寝姿勢が直線的になり、寝返りがしやすくなると考えられる。多くの日本人は骨盤が後傾しており、布団作りの教えのように、臀部周辺が硬めの寝具が適していると考えられる。この群に属する人は、寝姿勢は立位姿勢のS字型とは異なっているといえる。

総括すると、骨盤の前傾と後傾の程度によって適した敷き布団の硬さが異なり、多くの日本人の寝姿勢は立位姿勢のS字型になっていないと考えられる。

【著者略歴】
吉田　宏昭（よしだ　ひろあき）
信州大学　繊維学部　先進繊維・感性工学科　教授

■略歴
1995年3月　 京都大学工学部卒
1997年3月　 京都大学大学院工学研究科修士課程修了
2000年3月　 京都大学大学院工学研究科博士後期課程研究指導認定退学
2000年4月　 京都大学再生医科学研究所研修員
2001年3月　 京都大学　博士（工学）
2001年9月　 京都大学再生医科学研究所研究機関研究員（講師）
2003年4月　 Johns Hopkins University ポスドク
2005年1月　 産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター研究員
2007年6月　 信州大学繊維学部感性工学科助教
2010年12月　信州大学繊維学部先進繊維・感性工学科准教授
2019年4月　 信州大学繊維学部先進繊維・感性工学科教授

■専門分野
感性工学、バイオメカニクス