データサイエンスを活用した運動行動規定要因の探索

• Project/Area Number: 23K10867
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59040:Nutrition science and health science-related
• Research Institution: Toyohashi University of Technology
• Principal Investigator: 稗田 睦子 豊橋技術科学大学, 総合教育院, 准教授 (70707455)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小島 俊男 豊橋技術科学大学, 健康支援センター, 教授 (00311340) ; 浅井 義之 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00415639)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: システマティック・レビュー / 運動行動 / データサイエンス

Outline of Research at the Start

定期的な運動の実施は、健康の維持・増進に有益である。しかし、国内外において身体活動量の低下や不活動者の割合が増加している。運動行動を起こさせるには、運動行動に結びつく要因を明らかにし、効果的にそのポイントに働きかける必要がある。しかしながら、一個人を取り巻く環境的要因や内面的要因が相互に影響し合うため、ヒトの運動行動は複雑であり、まだまだ不明な点が多い。
本研究は、被験者から集めた様々なデータ（アンケート調査や生体計測情報など）を機械学習・人工知能（AI）技術を活用して分析することで、多角的・多面的な視点から運動行動を生起させる因子と抑制する因子を明らかにする。

Outline of Annual Research Achievements

本研究の課題は、ヒトの「運動をする」または「運動をしない」という行動に影響を与える因子を見つけ出すことで、運動不足解消へ向けたプログラムや施策の確立に寄与することを目指すものである。本研究は、被験者から集めた様々なデータ（アンケート調査や生体計測情報など）を機械学習・人工知能（AI）技術を活用して分析することで、多角的・多面的な視点から運動行動を生起させる因子と抑制する因子を明らかにする。
初年度である令和5年度は、本研究の鍵となる収集するデータの選定を行う。アンケート調査の精度を上げるためには、設問内容を充実させ、設問数を最小限にする必要がある。そのため、これまでに発表された運動行動や身体活動量に関連した研究論文を可能な限り検索・収集し、定性的システマティック・レビューを行ことにより、候補となる因子の抽出を行う。システマティック・レビューは、数千本以上の論文を一つ一つ精査する必要があるため、人が行うと、膨大な時間がかかること、見落としが生じること、恣意的な結果が生まれる場合があることなどが問題視されている。このような問題を排除するため、本研究ではAI搭載のソフトウェアも利用して、システマティック・レビューの効率化を図る。実際、論文データベースを３つ利用し、6000本以上の論文を収集した。共同研究者と協力し、システマティック・レビューを行っている。また、来年度以降に予定している収集データの分析方法について、共同研究者と定期的にミーティングを行っている。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

システマティック・レビューを行う論文数が膨大のため、論文精査に時間を要している。しかし、当初計画していた予定から大幅に遅れているわけではない。

Strategy for Future Research Activity

令和６年度の半ばまでには、システマティック・レビューを終わらせ、アンケート調査、生体測定情報およびの行動履歴データの収集のためのデータの選定を行う予定である。また、被験者のリクルートを行い、７年度に予定している被験者からのデータ収集に向けた研究準備を進める予定である。これと並行して、データサイエンスを活用したデータ解析の分析方法を構築していく。