| 研究課題/領域番号 |
19K12182
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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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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
参沢 匡将 富山大学, 学術研究部工学系, 准教授 (90398991)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | ニューロマーケティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，近年の非侵襲的脳機能計測技術，ネットワーク技術，人工知能の発展を受け，集団脳活動を用いた推薦システムを構築することを目的とする．そのために，好みに関する脳活動を計測し，脳活動の個人差に関して統計的手法を用いて検証する．検証結果に基づき，機械学習を用いて推薦対象者に対して未知商品に関する評価値を予測する手法を構築し，オンライン実験によりシステムの評価を行い，集団の脳活動の利用可能性を探る．
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| 研究成果の概要 |
近年，非侵襲的脳機能計測技術が発展し，人間の脳機能の解明が進んでいる．この成果は，購買意思決定要因の解明を脳機能計測の観点から行うニューロマーケティングに関する研究に応用されている．本研究では，集団脳活動を用いた推薦システムを構築することにより，集団の脳活動の利用可能性を探った．具体的には，購買意思決定に関係する選好に関する脳機能計測実験を行い，その結果に基づき，選好度合いの予測を行った．その結果，複数の処理結果を用いて機械学習モデルを構築することで，予測精度が向上することがわかった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでの脳活動を用いたシステムでは，個人の脳活動を用いてモデルが構築されていることが多い．本研究では，脳活動から集団レベルの予測を行う手法の構築を目指すことで，脳活動を用いたシステムの精度向上や消費者が求める製品の開発への応用展開が期待できる．また，その他の生体信号を用いたシステムの高機能化への貢献が期待できる．以上より，本研究の成果はヒューマンセンシング技術の利用機会を促進し，現在のICTサービスを飛躍的に向上させることが期待できる．
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