0001ムヒタ ★2019/04/15(月) 13:34:24.85ID:CAP_USER
スマートフォンの日常的な使い方から、持ち主の集中力を推定できる技術を、NTTドコモと慶応義塾大学、東京大学が開発した。特別なテストなどを受ける必要なく、普段のスマホの使い方から集中力の低下を判断できるのが特徴。従業員の集中力の状態を推定し、働き方改革に生かす、といった活用を見込む。
人の集中力は、「Go／NoGo課題」と呼ばれる検査などで調べることができるが、実際の労働環境では、定期的に検査を行って集中力を評価するといったことは現実的ではない。新技術では、Go／NoGo課題と、スマホの日常利用のビッグデータとを掛け合わせ、スマホの持ち主がGo／NoGo課題を受けた場合の結果を推定する仕組みだ。
具体的には、加速度などスマホのセンサーで得たデータや位置情報、アプリの利用履歴などから、人の行動やスマホの使い方を、約250種類の特徴量として数値化。人工知能（AI）が特徴量から持ち主の集中力を推定する。例えば、集中力が低下している時は持ち主の身体の動きが多くなったり、普段よりもスマホ画面を見る回数が増加したりしやすく、こういった行動の変化を観察する。
技術の活用例としては、トラックやバスの運転手の前日までのスマホの使い方から、当日の集中力が低下する可能性が高いことが分かった場合、適切に休憩を取るようにしたり、企業の働き方改革の一環として採り入れ、従業員が自身の集中力を可視化・理解することで、意識改革につなげる――といったケースを想定している。
また、適度なストレスは集中力を高める効果があるとされるため、昨年開発したストレス推定技術と組み合わせ、ストレスと集中力の状態から、人にかかるストレスが適切なものかを読み解ける技術の開発を目指すとしている。
2019年04月15日 13時17分
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1904/15/news089.html
人の集中力は、「Go／NoGo課題」と呼ばれる検査などで調べることができるが、実際の労働環境では、定期的に検査を行って集中力を評価するといったことは現実的ではない。新技術では、Go／NoGo課題と、スマホの日常利用のビッグデータとを掛け合わせ、スマホの持ち主がGo／NoGo課題を受けた場合の結果を推定する仕組みだ。
具体的には、加速度などスマホのセンサーで得たデータや位置情報、アプリの利用履歴などから、人の行動やスマホの使い方を、約250種類の特徴量として数値化。人工知能（AI）が特徴量から持ち主の集中力を推定する。例えば、集中力が低下している時は持ち主の身体の動きが多くなったり、普段よりもスマホ画面を見る回数が増加したりしやすく、こういった行動の変化を観察する。
技術の活用例としては、トラックやバスの運転手の前日までのスマホの使い方から、当日の集中力が低下する可能性が高いことが分かった場合、適切に休憩を取るようにしたり、企業の働き方改革の一環として採り入れ、従業員が自身の集中力を可視化・理解することで、意識改革につなげる――といったケースを想定している。
また、適度なストレスは集中力を高める効果があるとされるため、昨年開発したストレス推定技術と組み合わせ、ストレスと集中力の状態から、人にかかるストレスが適切なものかを読み解ける技術の開発を目指すとしている。
2019年04月15日 13時17分
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1904/15/news089.html