研究開発動向と活用事例から学ぶ 　生体計測の基礎 ～自動車人間工学を例とした測定・解析のポイントと 計測データの活用方法～

自動車人間工学を中心とした例に基づき，
生体計測の技術動向、測定・解析のポイント、計測データの活用法を分かりやすく解説！

　近年、ヘルスケア用途でウェアラブルデバイスの開発が進んでおり、自動車等でもドライバをモニタリングするシステムの開発が進んでいます．このように生体計測により人間を「測る」技術が注目されています．しかし人間を「測る」技術にはノウハウがあります．また、計測されたデータを如何に活用するかが、技術開発の要となります．このように生体計測では、測定・解析のポイントを如何に抑え、計測データを如何に上手く活用するかが重要になります．本講座は自動車人間工学を中心とした例に基づき、生体計測の技術動向の説明を交え、測定・解析のポイントと、計測データの活用方法について詳しく解説します．そして、今後の商品開発や技術開発に繋げていくための知識を深めることを目的とします．

■受講対象
・生体計測を用いた研究開発を行う計画のある若手技術者・研究者
・センシングデバイスを用いた商品開発を計画している商品企画担当者
・その他，この分野に興味はあるが経験の浅い技術者

■必要な予備知識
この分野に興味があればそれで十分です．特に予備知識はありません．

■本セミナーに参加して修得できること
・生体計測に必要な基礎知識および基礎的な技術
・生体計測で「できること」と「できないこと」の理解
・データの解析手法

【講師】

愛知工科大学 工学部　機械システム工学科　教授 博士（学術）　荒川 俊也 先生
2003年富士重工業株式会社入社，スバル技術研究所に配属．
ドライバ漫然状態推定研究，香りの効能研究，車車間通信における適切な情報提示手法の研究，
次世代自動車用ランプ(FEL)開発，次世代コックピット開発，立体音響警報の開発等に従事．
2013年富士重工業株式会社を退職，政策研究大学院大学を経て，現在に至る．
現在は自動車関連の研究以外に，機械学習によるマウスやシバヤギの行動推定や電力需給量の統計モデリング等についても研究している．産業応用工学会2014年度論文賞，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2016研究奨励賞など受賞．

【セミナープログラム】

1. イントロダクション

　1) 生体計測はなぜ必要なのか？
　2) 産業界における生体計測活用事例
　3) 生体計測における問題点
　　　・個人差によるデータのバラつき
　　　・サーカディアンリズム(体内時計)
　　　・アーチファクト

2. 様々な生体計測手法

　1) 主要手法の紹介
　　　・脳波／心拍／眼球／血圧 など
　2) それぞれの長所と短所
　3) 主観評価との対応

3. 脳波による生体計測手法

　1) 脳計測の種類
　2) 脳波からどんなことがわかるか？
　　　・α波／β波／θ波／P300 など
　3) 研究開発動向から見る活用事例
　　　・necomimi/マインドフレックス
　　　・ブレインマシンインターフェース
　　　・ふらつき警報　など
　4) 計測時のポイント
　5) 快・不快は測れるか？
　6) 基礎的な解析手法や統計処理

4. 心拍による生体計測手法

　1) 心拍からどんなことがわかるか？
　　　・RRI
　　　・LF/HF
　　　・RRV8-3　など
　2) 研究開発動向から見る活用事例
　　　・ウェアラブルデバイスによるモニタリング(スマートウォッチなど)
　　　・運転時の疲労評価　など
　3) 計測時のポイント
　4) 基礎的な解析手法や統計処理

5. 眼球（視線挙動・眼電位）による生体計測手法

　1) 眼球からどんなことがわかるか？
　　　・停留時間／サッケイド／スムーズパシュート など
　2) 研究開発動向から見る活用事例
　　　・ドライバ漫然状態の評価
　　　・「ながらスマホ」時の視線挙動の評価　など
　3) 計測時のポイント
　4) 基礎的な解析手法や統計処理

6. 血圧による生体計測手法

　1) 血圧からどんなことがわかるか？
　2) 研究開発動向から見る活用事例
　　　・自動車運転時の緊張状態評価
　　　・ステアリング装着型連続血圧計の開発　など
　3) 計測時のポイント
　4) 基礎的な解析手法や統計処理

7. 生体計測と心理評価（アンケート）の関係

　1) 生体計測を重視するか，心理評価を重視するか？
　2) 心理評価手法の使い分け

8. 生体計測における留意点

　1) インフォームド・コンセントについて(人を対象とする研究倫理審査) 
　2) 実験計画の立て方(計画は綿密に、実験は1回のみ！)
　3) ソフトウェアの選び方について（どこまで安く済ませるか？）
　4) ハードウェアについて（どこまで求めるか？）
　5) 個人情報保護について
　6) 計測手法の使い分け～何がわかり，何がわからないのか？～

9. まとめ