| 研究課題/領域番号 |
17K00345
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
堀尾 恵一 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (70363413)
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| 研究分担者 |
磯貝 浩久 九州産業大学, 人間科学部, 教授 (70223055)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | メンタル状態 / フィードバックコメント / 強化学習 / 報酬設計 / 双方向強化学習 / エージェント / トレーナ / 認知誤差 / 学習過程の特徴量 / 分類 / 適切な報酬 / 特性分類 / 報酬最適化 / 行動変容 / 介入 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，対象となるエージェントが強化学習に基づく行動を獲得するということを仮定し，エージェントの特性を分類し，それに応じた適切な報酬の与え方を設計する．まず，エージェントの特性を分類することために，スポーツ選手のメンタル状態を計測するアプリを開発し，収集したデータに基づいて選手のメンタル状態とパフォーマンスの関係性を解析した．また，選手個々に対する適切な報酬の与え方として，アプリを介して選手にフィードバックするコメントに関し，ポジティブパターン，率直パターンなどを定義し，選手により適切なフィードバックコメントの傾向が異なることを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ヒトが社会で生活を営むにおいて，他者からの介入は非常に重要な意味を持つ．適切な介入はヒトのメンタル状態を改善し，結果としてその行動を変えることができる．本研究は，多数のスポーツ選手を例として，選手のメンタル状態とパフォーマンスの関係性を解析することで，各選手が良いパフォーマンスを発揮するメンタル状態を推定し，また，選手への介入として状態を解析結果を様々なパターンで提示することで，各選手にとって適切なコメントパターンを推定することを実現した．これらは，スポーツ現場のみならず，教育を始めとする様々なシーンに適用可能である．
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