[4G2-OS-24c] 日常生活知識とAI

[4G2-OS-24c-02] マルチモーダルセンシングを活用したリモートワーク状況下のストレス分析

岸本 大輝¹、杉浦 巧¹、山田 悠司¹、〇伊藤 千輝²、荒牧 大樹²、栗原 聡³ (1. 慶應義塾大学大学院理工学研究科、2. ネットワンシステムズ株式会社、3. 慶應義塾大学理工学部)

キーワード：マルチモーダルセンシング、ヒューマンセンシング、データサイエンス

コミュニケーションがオンライン中心となるリモートワーク環境では，意思疎通を通じたストレスの把握が行いにくい．そのため，業務を継続しながら実施できるリモートワーカーのストレス検知が重要となる．今回，この問題へのアプローチとしてPC操作ログ分析と表情分析に着目した．本研究では，リモートワークにおけるPC操作特徴量・表情分析による感情推定値とストレスの関係を明らかにすることを目的としている．まず，心拍センサ・PC操作ログ取得プログラム・Webカメラからデータを取得して加工・統合の処理を行う環境を構築した．PC操作ログに関しては，キーボード，マウス，ウインドウの操作を取得する．PC上で行うタスクを設定した上で，疑似的にオフィスワーク及びリモートワークを実施し，データの取得を行った．実験で得られたデータの分析結果として，左クリックの回数や嫌気，悲しみの感情推定値がストレスの変化に関係していることが示唆されたが，どれも弱い相関であった．しかし，業務に慣れるまではリモートワークではなくオフィスワークを実施することでストレスが軽減するという，リモートワークを実施する上で重要となりうる知見が示唆された．