| 研究課題/領域番号 |
23K24948
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03693 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
善甫 啓一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70725712)
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| 研究分担者 |
岡田 幸彦 筑波大学, システム情報系, 教授 (80432053)
前田 祐佳 筑波大学, システム情報系, 助教 (20650542)
プエンテス サンドラ 筑波大学, システム情報系, 助教 (00725765)
三浦 智史 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 科長 (20643464)
小杉 和博 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 医員 (30818448)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2023年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
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| キーワード | 音声非言語情報 / 対人サービス / 価値共創 / 非接触バイタル計測 / サービス計測 / 対人コミュニケーション / ストレス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本の非製造業(=サービス業)の生産性は先進諸外国と比較して低く，付加価値向上が求められる。しかし，サービスの価値は提供者と顧客・ 患者の適応的インタラクションを通して行われる属人的スキルに基づいているため，その価値は主観的な事後アンケートでしか評価ができない 。 本研究の目的は，声色・相槌など会話音声の非言語情報を入力とした共創価値の推測システム実現である。熟練スキルの特徴などを発展させ， これまで研究・準備・開発した環境にてバイタルを参照したサービス計測を行う。これにより接客販売や内科的医療・看護・福祉のみならずリモート環境などの幅広い対人サービスにおける支援・共創価値の向上を図る。
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| 研究実績の概要 |
研究を遂行するための基盤を以下のように整え，また得られた基礎的な知見に基づく実験の成果発表を行った。
課題#A［小売店におけるバイタル付きVCCプロセスの収集］に関して，サービス提供者のサービス生産活動を計測するための実験室およびVR空間内に模擬店舗を用意した。そこでの実験を通して，熟練サービス提供者の特徴を計測・抽出を行った。その結果，相槌やジェスチャーなど非言語を使ったコミュニケーションにおいて特徴的な傾向が確認された。
また，fNIRSを活用してサービス消費中の脳活動を計測するための手段を確認した。予備的な実験を通して価値共創プロセスに大きな影響を与える相手への信頼感を客観的に計測できる可能性が示唆された。
課題#B［高ストレス時の音声・詳細バイタル付き価値共創データの収集］に関して，国立がんセンター東病棟にて仮設したマルチモーダルな計測を行うスマート診察室SCOUTERの動作確認を行い，模擬患者を対象に模擬診察を行った。この診察を通して，模擬診察中の映像，呼吸，脈波関連信号，体表面温度，深度画像，それぞれの音声を含む合計36施行の高ストレス時のデータの収集を行った。
課題#C［音声の非言語情報から共創価値を推測するモデル］に関して，既存のデータセットを用いる感情推定モデルを作成した。また，診察中の不安・感情を振り返りながら保存ができるアノテーションソフトウェアを作成した。このソフトウェアを活用して，上記模擬診察中の感情のアノテーションを行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
いずれの課題を担当する班も想定通りの進捗である。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度準備した基盤を元に，介入効果やデータ解析を行う。
課題#A［小売店におけるバイタル付きVCCプロセスの収集］に関して，抽出された熟練サービス提供者のスキルを新人サービス提供社に介入させた際の効果を検証する。
また，fNIRSを活用した相手への信頼感の計測手法を確立するために大人数の実験協力者を募り実験を行う。
課題#B［高ストレス時の音声・詳細バイタル付き価値共創データの収集］に関して，模擬患者を対象に模擬診察を行ったデータの解析を行い，医師と患者の間で起こる作用のモデル化を試みる。
課題#C［音声の非言語情報から共創価値を推測するモデル］に関して，アノテーションソフトウェアで得られたデータを元に，非言語情報から競争価値を推測するモデルの試作を行う。
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