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公開日： 2019.05.21
「集中力が散漫になりやすい日」をスマホの使い方から推定できるか？NTTドコモらの挑戦
NTTドコモ、東大、慶応大が、業務利用などを目指して共同開発。AIを活用したこの技術の妥当性はどの程度か。
人間は集中力を高めた状態を長く続けられない。さらには、集中しやすい日と、集中できない日がある。このことは誰もが体感で知っている。こうした傾向を知るために、スマートフォンの使い方から集中力が高まりやすい日かどうかを予測する技術を、NTTドコモと慶應義塾大学、東京大学の3者が共同開発しようとしている。
同技術は、ユーザーが1日を通してスマホをどのように使っていたのかを示す各種データと、ある課題を実施させたときの測定結果をAI（人工知能）で分析し、その日は集中力が高い日だったかどうかを推定するもの。現時点では、前日のスマホの使い方から前日の集中状態を推定できる。将来的には、前日までのスマホの使い方から当日の集中力を予測できるようにする。これにより、集中力が散漫になりやすい日に「今日はいつもより多く休憩をとりましょう」とアドバイスをするなど、業務改善などビジネスに利用することを想定している。
人間の行動やスマホの使い方を示すデータは、スマホの加速度や気圧、照度などのセンサーデータのほか、位置情報、アプリの利用履歴データなどに基づいて、約250種類の特徴量を数値化したもの。集中力の計測には、Go/NoGo課題を用いる。例えば「赤いランプがついたときは球を握る」（＝Go）、「青いランプがついたときは球を離す」（＝NoGo）といった「Go（やる）」と「NoGo（やらない、自制する）」の2つを判断する課題で、この課題から作業スピードと正確さ（認知的コントロール機能）を数値化する。このGo/NoGo課題を複数回実施したうえで、スマホ利用データとの関係性をAIで学習し、集中力を推定するモデルを作成する。
同技術は、ユーザーが1日を通してスマホをどのように使っていたのかを示す各種データと、ある課題を実施させたときの測定結果をAI（人工知能）で分析し、その日は集中力が高い日だったかどうかを推定するもの。現時点では、前日のスマホの使い方から前日の集中状態を推定できる。将来的には、前日までのスマホの使い方から当日の集中力を予測できるようにする。これにより、集中力が散漫になりやすい日に「今日はいつもより多く休憩をとりましょう」とアドバイスをするなど、業務改善などビジネスに利用することを想定している。
人間の行動やスマホの使い方を示すデータは、スマホの加速度や気圧、照度などのセンサーデータのほか、位置情報、アプリの利用履歴データなどに基づいて、約250種類の特徴量を数値化したもの。集中力の計測には、Go/NoGo課題を用いる。例えば「赤いランプがついたときは球を握る」（＝Go）、「青いランプがついたときは球を離す」（＝NoGo）といった「Go（やる）」と「NoGo（やらない、自制する）」の2つを判断する課題で、この課題から作業スピードと正確さ（認知的コントロール機能）を数値化する。このGo/NoGo課題を複数回実施したうえで、スマホ利用データとの関係性をAIで学習し、集中力を推定するモデルを作成する。
