【目次】
- 「あさチャン」で「ストレスの見える化」特集
- 体の動きでストレスチェックできるツール
- 皮膚ガスでストレスチェックできるデバイス
- 皮膚の色の変化でストレスチェックできるアプリ
- 声帯の変化でストレスチェック
- 顔画像から脈拍数を測定し、脈拍の変動からストレスレベルを推定するサービス
- まとめ
■「あさチャン」で「ストレスの見える化」特集
by WOCinTech Chat（画像：Creative Commons）
2017年11月8日放送の「あさチャン」（TBS系）では「ストレスの見える化」について特集されていましたので、これまで紹介してきたストレスの見える化に関するニュース（ツール・アプリ）についてまとめてみたいと思います。
■体の動きでストレスチェックできるツール
スマホのセンサで測り、AIが解析する「組織の活性度（組織の幸福感）」をチェックするツールでできる２つの可能性｜ストレス度チェック・イノベーション度チェック｜日立
日立製作所は、名札型センサーを活用せずに、スマホに内蔵されている加速度センサーのデータを活用し、デスクワークなどで生じる体の揺れを感知し、そのデータを、AIが解析することで組織の幸福感（組織活性度）を計測する技術を開発しました。
このニュースで興味深いと感じた点はこちら。
「全体的なストレスが高い組織では、無意識に身体が静止してしまう確率が上がることがわかりました」
ストレスがかかっているという状況が体の動きを静止してしまっていることが予想されます。
ここから考えられることは、チームの元気度が計れると同時に、ストレス度もチェックできるのではないかという点です。
うつ病を見える化する光トポグラフィー検査とはどんな検査？によれば、光トポグラフィーは頭に近赤外線を当て、反射してくる光から脳血流の変化を読み取り、脳の活動状態を数値化する装置なのだそうで、健常者の場合は、脳の使い始めにどっと血流量が増え、活動中は高値で維持されるのに対し、うつ病患者は課題の始まりに反応するが、血流量がなかなか増えないという特徴があるそうです。
うつ病の疑いがあっても本人は気づかなかったり、言い出せなかったりする可能性がありますが、光トポグラフィー検査を使えばうつ病を見える化することができます。
この検査と同様に組織の元気度をチェックすることで、より早くストレスがかかっている状況を把握することができるのではないでしょうか。
■皮膚ガスでストレスチェックできるデバイス
皮膚ガスを検知して疲労度やストレス度を測るデバイスの開発｜皮膚ガス分析による健康管理で病気予防｜東海大学
東海大学関根嘉香教授は皮膚から出るアンモニアに着目し、体の一部に貼るだけで疲労度やストレス度を測るデバイスを開発したそうです。
【大学研究室Vol.8】皮膚から出るガスを疾病予防に役立てる
（2016/11/14、technologist’s magazine）
皮膚ガスの放散経路は、「血液中の化学物質が揮発して直接放散」「血液から汗腺を経由して放散」「皮膚表面で生成して放散」の3つ。皮膚ガスに含まれる化学物質の種類や量の分析により、健康状態の診断に利用できる可能性があるという。
「アルコールが代謝されると、血液中のアセトアルデヒドが揮発して皮膚から放散されます。筋肉が疲労すると乳酸やアンモニアがつくられ、乳酸は体内に溜まりますが、アンモニアは皮膚から揮発します」
皮膚ガスの分析によるストレスチェックなどの健康診断は、採血による精神的・肉体的負担が少なく、また、呼気分析のように、呼気量の多い少ないでガスの濃度が変化する心配や一日に何度も調べる面倒さがないのがメリットとして挙げられます。
【参考リンク】
- 【トレたま】腕時計型疲労度センサー（2015/5/27、WBS）
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■皮膚の色の変化でストレスチェックできるアプリ
【#金スマ】自律神経を整える方法・自律神経測定アプリ（小林弘幸先生）
参考画像：COCOLOLO-心拍のゆらぎで8タイプのキモチをチェック-｜App Storeスクリーンショット
スマホカメラに約30秒強、指先を当てて、皮ふの色変化から心拍のゆらぎを検出し、8タイプのキモチ（ストレス・リラックスの傾向、お疲れ具合等）を簡単に「見える化」するアプリで、ストレスチェックに最適です。
＜中略＞
2015年4月23日の「人間情報学会」にて、本アプリのスマホカメラでの測定精度が、専用センサと比較して、80%以上の高い相関を実現していることを、神戸大学、順天堂大学医学部との共同研究成果として発表しています。（なお、単なる心拍数であれば、ほぼ100%の相関を実現）
COCOLOLOはスマホのカメラに指先を当てて、皮膚の色変化から心拍の揺らぎを検知し、ストレスチェックを行うアプリなのだそうです。
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■声帯の変化でストレスチェック
日立システムズ、「音声こころ分析サービス」を開発｜なぜ声帯の変化で心の状態の「見える化」ができるのか？｜神奈川県が未病の早期発見に寄与するサービスを試験導入
日立システムズは、PSTが開発した声帯の変化(不随意反応)を分析して心の状態を「見える化」する未病音声分析技術MIMOSYS(ミモシス：MindMonitoring System)を利用し、スマホなどの音声データから心の状態の変化を捉え、病気の予防や兆候の早期発見につなげる「音声こころ分析サービス」を開発したそうです。
参考画像：日立システムズがＰＳＴと協業し、「音声こころ分析サービス」を開発 神奈川県が未病の早期発見に寄与するサービスを試行導入（2017/2/3、日立システムズ）｜スクリーンショット
日立システムズがＰＳＴと協業し、「音声こころ分析サービス」を開発 神奈川県が未病の早期発見に寄与するサービスを試行導入
（2017/2/3、日立システムズ）
感情をつかさどる脳の大脳辺縁系(へんえんけい)は、神経で声帯と直接つながっているため、脳がストレスを感じると、声帯にシグナルが送られます。例えば、リラックスした状態では声帯は緩み声の周波数は低く、また緊張した状態では声帯は固くなり周波数が高くなります。このように心の状態は自分ではコントロールできない声帯の変化(不随意反応)として表れるため、その変化を解析して、心の状態を「見える化」します。
大脳辺縁系は神経で声帯と直接つながっており、声帯の変化は自分ではコントロールできないので、声帯の変化を分析することで、心の状態を「見える化」することができるそうです。
■顔画像から脈拍数を測定し、脈拍の変動からストレスレベルを推定するサービス
働き方の可視化を通じて生産性向上に貢献する「働き方改革支援サービス」を構築
（2017/10/2、パナソニックプレスリリース）
脈拍の変動から推定するストレスチェックサービス（レッツノート専用サービス）
本サービスは、PCのフロントカメラがとらえた顔画像から、リアルタイムに脈拍数を測定し、脈拍の変動からストレスレベルを推定するサービスです。「血管の容量変化に応じて光の吸収量が変化する」特性を利用し、反射光をカメラで観測することで脈拍を測定します。当社独自の撮影画像に含まれるノイズ除去技術により、手や体に触れずともカメラで観測するだけで、脈拍を測定できます。強いストレス状態と推定される従業員の健康管理にお役立ちできます。
血行状態が映る「魔法の鏡」開発｜将来的には自律神経指標に基づく未病対策が目的｜東北大学で紹介したビデオカメラとコンピューターを内蔵した鏡型ディスプレーの前に立つだけで、その時の血行状態などが分かる血行状態モニタリング装置「魔法の鏡」は、心拍数変動や脈波振幅変動などから得られる自律神経系指標に基づいた情報を直感的にわかりやすく表示することによって、自覚した体調の変化との関係をあわせることにより、病気のサインに気づくことが期待されると紹介しました。
Panasocicのサービスはこの発想に近い考え方で、PCのカメラでとらえた顔の画像から脈拍数を測定し、ストレスレベルを推定できるというものです。
■まとめ
スマートウォッチは病気の早期発見に役立つ｜正常値とベースライン値の確立が重要｜スタンフォード大で紹介したスタンフォード大学のマイケル・スナイダーの研究によれば、フィットネスモニターや他のウェアラブルバイオセンサーが心拍数、肌の温度などの異常が起きているかを知らせてくれることにより、病気になっていることを伝えてくれるそうです。
病気が発症してからではなく、健康な体が病気になりそうなサインを見つけるというアイデアは、東洋医学における「未病」という考え方に近いものです。
人によっては、健康診断などの検査結果で異常がないにもかかわらず、体がだるい、疲れやすい、頭痛、肩こり、めまい、眠れないなどといった体の不調に悩まされた経験もあるのではないでしょうか。
「はっきりとした症状はでていない」「数値には現れないけどなんだか体調がよくない」というときを、健康な体から病気の身体へと向かう途中だと考えるとすれば、その途中で起きる「サイン」に着目して、何らかの対処を行なうことが最も効果的な医療になっていくのではないでしょうか。
そのためにも、病気かそうではないかの「Baseline（ベースライン）」を見つける研究に注目が集まっていると考えられます。
フィットネストラッカーのデータから心房細動は脳卒中によるものと判断され救われたケースがあるによれば、すでにフィットネストラッカーをつけている人の心拍数のベースラインと異常値のデータを参考に病気を判断したケースがありました。
Fitbitのデータのおかげで、心房細動は脳卒中によって引き起こされたものであり、電気的除細動を行って良いことが確認されたということです。
フィットネストラッカー「Fitbit Charge HR」に記録されている心拍数のデータを参考に、医師は心房細動は脳卒中によって引き起こされたと判断し、電気的除細動を行なったそうです。
ウェアラブルデバイスで得た生体データによる病気の予兆を検知することで運転手の突然の体調変化による死亡事故を未然に防ぐシステムによれば、リストバンド型の血圧測定デバイスを運転手につけてもらい、脈拍、心電図、体温、呼吸数、血中酸素濃度をクラウド上でモニターすることで、病気の予兆を検知するサービスが考えられています。
また、福井の京福バスではIoTで交通事故を防ぐシステムの実証実験が行われているそうで、運転手がNTTと東レが開発した機能素材を使った衣類を着用することにより、心拍数をリアルタイムでチェックし、また運転手の動作（急ハンドル・急ブレーキ）や車の動きを総合して分析し、事故を未然に防止することを目的としています。
今回でいえば、ストレスにおけるベースラインによって健康管理を行っていくことが重要になっていくのではないでしょうか。
今後、様々な生体データのベースラインを見つけることができれば、スマートウォッチでの健康管理にもっと活かせるようになるのではないでしょうか。
落合陽一「魔法使いの研究室」直方体型人類とタイムマネジメント時代の終わり（前編）（2017/6/6、ほぼ日刊惑星開発委員会）によれば、落合陽一さんはタイムマネジメントからストレスマネジメントの時代へという考え方を提案していました。
これからは、その仕事をすることに対して、好きか嫌いかは別として、ストレスを感じやすい人とストレスを感じない人がいて、それを仕事を選ぶ際や採用する際の基準となっていき、それこそが適材適所につながるのかもしれません。
ミハイ・チクセントミハイの「フロー体験」とは、時間を忘れるほどのめりこんで没頭する状態である。
フローは、挑戦（難易度）が平均よりも困難で、能力も平均以上のものが求められている時に体験できる。https://t.co/ZsTIcQoi3b pic.twitter.com/cNtXaCM2CS— ハクライドウ (@hakuraidou) 2017年2月11日
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