人工知能を用いた労働者の感情解析と生産性向上のための業務支援システムの開発

Research Project

Project/Area Number	24K13524
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	道喜将太郎筑波大学, 医学医療系, 助教 (60808781)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	機械学習 / 産業医学 / メンタルヘルス / AI / 生産性
Outline of Research at the Start	労働者が適切な業務負荷のもと健康的に働きながら最大限のパフォーマンスを発揮することは、労働生産性の低い日本において社会的に解決すべき課題である。産業保健分野におけるメンタルヘルス関連予測モデルを人工知能を用いて開発し、労働者の感情解析と生産性向上のための業務支援システムの開発を行う。
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、現行のストレスチェック制度が抱える限界、すなわち個人や部署のストレス状況の可視化にとどまり、実際の業務改善に結びつかないという課題に対応するものである。現代社会のニーズは、健康を損なうことなく労働生産性を最大化することであり、本研究の目的はそのためのストレスマネジメント手法を具体的に提案することである。研究では、①労働者の感情や気分の状態を客観的データから自動検出し、②心理的業務負荷を可視化、かつ適切な休憩タイミングをリアルタイムで提示するシステムを開発する。これにより、個々の労働者には過重労働による心理的負担の軽減、管理者側にはコミュニケーション円滑化などのポジティブ要因の最大化が可能となり、労働者、企業、社会全体への多面的な貢献が期待される。学術的独自性としては、従来のストレス把握ツールと異なり、ソリューションまでを一貫して提示する点に大きな特徴がある。さらに、産業保健、社会科学、システム情報分野の三分野にわたる波及効果が見込まれる。産業保健分野では、実用的なストレスマネジメントの新手法として、社会科学分野では健康障害予防や健康増進に寄与し、システム情報分野では数値化が困難だった「感情」という概念に科学的アプローチで取り組むことにより、新たな知見をもたらす。また、創造性の面でも本研究は多くの可能性を秘めている。感情のデータ化技術は、労務管理にとどまらず、教育や医療など他分野への応用も期待できる。さらに、都市と地方の産業保健サービスの格差是正にも貢献する。本システムの導入により、地方でもメンタルヘルス状態をリアルタイムで把握し、対応可能な体制が整えられることで、産業保健のデジタルトランスフォーメーションを実現する道が拓かれる。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 本研究の進捗がやや遅れている主な理由として、以下の2点が挙げられる。第一に、被験者の募集に想定以上の時間を要した点である。対象とする労働者層の特性や倫理的配慮から、募集方法や説明手続きに慎重を要し、十分な人数の確保に時間がかかった。その結果、データ収集の開始時期が後ろ倒しとなった。第二に、実験に用いるアプリケーションの開発において、感情検出や心理的業務負荷の可視化に関するアルゴリズムの調整やユーザーインターフェースの最適化に予想以上の工数がかかり、開発スケジュールに遅れが生じた。このアプリは本研究の中核をなす要素であるため、一定の完成度に達するまでデータ収集を開始できなかった。
Strategy for Future Research Activity	今後の推進方策：現在、被験者の確保およびアプリケーションの安定稼働が整いつつあるため、今後は計画に沿ってデータ収集と解析を本格化させる。得られたデータをもとに、心理的業務負荷のリアルタイム可視化機能の精度向上と、ユーザーにとって実用的なフィードバック機能の実装を段階的に進める予定である。研究計画の変更・課題と対応策：当初の予定より被験者募集およびアプリ開発に時間を要したため、一部スケジュールの見直しを行い、分析・成果取りまとめの工程を効率化することで全体の遅延を最小限にとどめる。また、今後の予期せぬ技術的課題に備え、開発体制を強化し、迅速な修正・対応が可能な運用体制を構築する。