2017 Fiscal Year Annual Research Report
一時的な強い気流が知的作業への集中に与える影響に関する実験研究
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17H01777
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
下田 宏 京都大学, エネルギー科学研究科, 教授 (60293924)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石井 裕剛 京都大学, エネルギー科学研究科, 准教授 (00324674)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 知的生産性 / 知的集中 / 室内気流 / 生理指標評価 / 温熱環境 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)知的集中を変化させる実験条件の検討
実験参加者の知的集中の変化に影響する実験条件を調べるため、照明、温度、湿度等の物理的室内環境条件だけでなく、モチベーションや開始時刻等の心理的状態や概日リズムを変化させた予備的な実験を実施した。その結果、物理的要因以外では、特にモチベーションと概日リズム(ポストランチディップ)の影響が大きいことがわかった。また、モチベーションに大きな影響を与える要因として終末効果があり、物理的環境条件を変化させてその影響を調べる実験では、実験条件以外をかなり厳密に統制する実験デザインが重要であることがわかった。
(2)知的集中を回復させるBAF要素の抽出
知的集中を回復させるBAF要素を抽出する予備的調査として、気流を制御することにより、実際に知的集中がどの程度変化するのかを調べる実験を実施した。その結果、特に夏季においては数%程度の知的集中向上効果が見られたが、冬季においては個人差が大きく、有意な知的集中の向上は見られなかった。
(3)知的集中の程度を示す生理指標・行動指標の検討
平成29年度は、知的集中の程度を示す生理指標として、自律神経系の指標である心拍変動と瞳孔径を用いて、意図的に知的集中を変化させた時の知的集中の程度と各指標との関連を調べた。特に、瞳孔径、心拍変動のHF・LF・HF/LF比と知的集中の程度に有意な関連が見られた。しかし、これらの生理指標についても個人差が大きいことがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(1)知的集中を変化させる実験条件の検討
これについては、平成29年度に実験参加者の知的集中の変化に影響する実験条件を調べるための予備的な実験を実施した結果、予想以上の実験参加者統制が必要なことがわかった。今後、気流の様々な条件を変更しながら実験を実施する際に必要な実験参加者統制がわかったことは重要な進展である。
(2)知的集中を回復させるBAF要素の抽出
今年度は知的集中を回復させるBAF要素を詳細に抽出したわけではないが、少なくとも夏季、および冬季において実験参加者に気流を曝露する実験を実施し、特に夏季において知的集中の有意な向上が見られたことは大きな進展である。また、実験では主観評価により、強気流についての捉え方が実験参加者によって大きく異なることがわかったことも重要な進展である。
(3)知的集中の程度を示す生理指標・行動指標の検討
今年度は、自律神経系の指標である心拍変動と瞳孔径が知的集中と有意に関係があることを見出しただけでなく、個人差が大きいことも分かった。そのため、知的集中の程度を推定するためには、個人に即した生理指標や行動指標の計測と、その測定結果からの推定方法が必要であることがわかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) BAF要素が知的集中に与える影響の実験検討
ここでは昨年度に抽出した知的集中に影響を与える各種気流環境パラメータ（風速、曝露時間、曝露部位、室温との温度差、休憩環境との温熱差など）のうち、特に影響の大きかったパラメータについて被験者実験を行い、影響の程度を定量的に評価する。具体的には、ある気流環境パラメータを変化させた際の被験者の知的集中の程度をCTR(Concentration Time Ratio)により定量計測し、その結果を比較する。
(2)知的集中の程度を示す生理指標・行動指標の検討
昨年度の実験で検討した各種の生理指標や行動指標のうち、将来的に非接触で計測が可能な瞳孔径と心拍変動の他に、身体の姿勢や頭部動作等を組み合わせ、知的集中推定の精度を向上させる方法を開発する。ここでは、得られた実験データをSVR(Support Vector Regression)だけでなく、RF(Random Forest)等の様々な手法により機械学習させることにより、さらなる知的集中の程度を推定する精度の向上を目指すとともに、新たに被験者実験を実施してその推定精度を評価する。
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