| 研究課題/領域番号 |
16K16471
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 公立小松大学 (2018)
立命館大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
梶原 祐輔 公立小松大学, 生産システム科学部, 准教授 (80710706)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | ストレス / 感情 / 人工知能 / 気分 / 情動 / 認知機能 / 気分予測 / 認知負荷 / 脈拍変動 / 行動 / 生体信号による一過性ストレス推定 / 生体信号による慢性ストレス推定 / 近未来の気分に与える影響分析 / 情動推定 / 機械学習 / スマートセンサ情報システム / 情報工学 / 医療・福祉 |
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| 研究成果の概要 |
本研究全体を通して，情動と気分を生体信号，行動，気象から予測し，これらの因果関係と，情動と気分の予測因子を明らかにした．また生体信号からストレッサーの推定し，９割以上の精度で推定できることを示した．さらに作業中の体幹の動きから人の心理状態（快/覚醒/没頭）を推定する方法を提案し，効果を検証した．また監督者による作業者を勇気づける声かけなどを行う実験を行い，その効果を示した．これらの成果は労働環境の心理的な改善に役立つ．これらの成果はすでに論文として公開しており，研究期間中に１９編の論文が採録となった．そのうち６編がScience Citation Index Expanded登録論文である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では労働者の心理状態から各仕事が与える心理的ストレスを予測するため，労働者の心理状態を改善，悪化させる仕事を特定でき，うつ病の予防に適した，労働者の心理状態を望ましい方向に導く方策の実施を可能にする．またどんな仕事にも適用でき，実用性が高い．データベースに蓄積した情報は，平成27年12月から施行される労働安全衛生法の改正に伴うストレスチェックに用いることができ，事業者の負担増軽減と担当医師の診断支援に大いに貢献しうる．
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