★筋電図、脳計測、表情認識、眼球運動…ユーザーも気づかない隠れたニーズの捉え方！

生体情報計測による製品の使いやすさ評価のポイント

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・使いやすさ設計のための人間データの導き方，評価の仕方
・生体情報計測による製品のユーザビリティ評価のポイント
・アイトラッキングおよび脳活動による 製品のユーザビリティ評価とポイント
・機械学習を用いたユーザエクスペリエンスの評価

習得できる知識

・心理、生体計測のポイント
・筋電図、脳計測、表情認識、眼球運動などの具体的な計測方法が分かる
・生体データを製品評価などに応用することができる

担当講師

【第1部】大阪市立大学 名誉教授　岡田 明氏
【第2部】千葉大学工学部人間生活工学研究室 教授　下村 義弘氏
【第3部】(株)NeU ニューロマーケティング ビジネスユニット　岡田 拓也氏
【第4部】東京都立大学 システムデザイン学部 情報科学科 教授　西内 信之氏

セミナープログラム（予定）

（10:00～11:30）
「使いやすさ設計のための人間データの導き方，評価の仕方」
大阪市立大学 名誉教授　岡田 明氏
【講演概要】
使いやすく快適で安全な製品は、超高齢社会を迎えユニバーサルデザインが浸透しつつある現代において強く求められる要件です。そして企業にとっても、そうした製品づくりは販売促進と企業のイメージアップに繋がります。 しかし、そのためにアンケートやインタビューで得られたユーザニーズに基づいて開発しても、必ずしも魅力的な製品にはなりません。ユーザも意識しないニーズが決め手になるからです。また、ユーザが満足する製品の条件を得るために心身機能を計測しても、適切なプロセスを踏まないと意味のある人間データは導けず、設計値に落し込めません。この講演では、使いやすさに基づく優れた製品開発とそのための評価の具体的な方法と進め方を、人間工学の視点から事例を交えて分かりやすく解説します 。

１．良い設計・悪い設計
1.1 何が良い／悪いを決めるのか
1.2 事例紹介

２．ユーザニーズを捉える
2.1 ユーザも気づかない隠れたニーズの捉え方
2.2 ユーザニーズの取違いを避けるポイント

３．何を測るのか
3.1 心理計測でわかること
3.2 生理計測でわかること
3.3 主な計測手法

４．人間の計測のための実験計画
4.1 実験計画がまずければ優れた計測技術も無駄になる
4.2 人間の計測を失敗しないための考慮点とコツ

５．人間データを設計値に落し込む
5.1 設計に使える人間データの見つけ方
5.2 人間データを設計値に翻訳する

６．今後の動向と課題
6.1 長期持続型トータルデザイン
6.2 人材の育成

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（12:15～13:45）
「生体情報計測による製品のユーザビリティ評価のポイント」
千葉大学　工学部　人間生活工学研究室　教授　下村 義弘氏
【講演概要】
筋電図などの生体情報は、製品の使いやすさ（ユーザビリティ）を評価する際に多く のことを教えてくれます。ユーザの主観が入りにくいため、本人ですら気が付かない ことや、ついやってしまうことを明確にし、次の設計に生かすための“生きた評価” をすることができます。近年、測定機器を購入すれば誰でも生体情報を測れるように なってきました。しかしこれを使いこなすためには、生体に関する知識に基づいて仮説を立て、情報の意味を正しく解釈する必要があります。本セミナーでは測定方法の 基本と、その背後にある生体の仕組みについて紹介します。また事例によって、評価 の着眼点や具体的な方法について、ポイントを紹介します。筋電図を中心として講義 しますが、脳波や脈波といった他の指標についても触れ、質疑応答します。

１．生体情報の測定方法
1.1 人間工学で使われる様々な指標
1.2 筋電図の測定方法
1.3 生体情報によるユーザビリティ評価の方法

２．生体の仕組み
2.1 無意識の身体制御
2.2 アフォーダンスの新解釈
2.3 運動の内部モデルと道具の身体化
2.4 主観評価は妥当か

３．事例の紹介
3.1 手で使う道具
3.2 負担軽減のためのアシスト装置

４．質疑応答

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（14:00～15:30）
「アイトラッキングおよび脳活動による 製品のユーザビリティ評価とポイント」
(株)NeU ニューロマーケティング ビジネスユニット　岡田 拓也氏
【講演概要】
本講演では、製品を使用している最中の人の状態、または、製品を使用したことによる影響を、脳活動・アイトラッキングをはじめとする人の生体信号を分析することで把握する試みとポイントについて紹介する。 人は常に多様な生体信号を発している。無意識的に目立つものに注意を向ける。ある商品を買うかどうか判断する時、意思決定に関わる脳の領域が活動する。こうした生体信号は人が意識的に操作することが難しく、人の「素直な反応」と捉えることができる。こうした生体データを製品評価などに応用することで、従来の調査方法（アンケート、インタビューなど）だけでは見えづらかった、より本音に近い反応を評価に生かすことが可能となると考えられる。本講演では、高次認知機能に関わる脳活動と、視覚注意を反映するアイトラッキングデータを組み合わせることのメリット、注意点、実践例を紹介する。

１．生体信号発生のメカニズムと計測原理
1.1 アイトラッキング
（１）眼球運動の種類と役割
・注
・サッケード・マイクロサッケード
・パーシュート
（２）瞳孔径
・光に対する反応
・光反応以外で瞳孔径に影響を与える要因
・感情に対する反応 ・認知的負荷に対する反応
（３）先行研究・応用事例紹介
1.2 脳活動
（１）「脳が活動する」とは
（２）前頭前野の役割
（３）光で計測：fNIRSの計測原理
（４）先行研究・応用事例紹介

２．生体データを組み合わせることのメリット・注意点
2.1 先行研究・応用事例紹介
2.2 注意点

３．仮説設定・実験デザインの重要性

４．実践例

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（15:45～17:15）
「機械学習を用いたユーザエクスペリエンスの評価」
東京都立大学 システムデザイン学部 情報科学科 教授　西内 信之氏
【講演概要】
研究者による経験や感に基づいて行われていた従来の 材料設計に対して、AI活用による材料開発スキームがなぜ必要に なってきているかという背景を説明する。その際、化学や材料化学 に関する専門知識を生かすだけでなく、マテリアルズインフォマティ クスなどのデータ駆動型サイエンスの技術を活用することの重要性 を示す。その上で、ベースとなるデータの構築と、機械学習・深層学 習の手法について具体例を挙げて紹介する。これらのデータと手法 を材料開発に用いることで、実験試行錯誤削減を成し遂げることが 可能となる。特に、産学連携国家プロジェクト等で具体的研成果を 挙げたので、その内容を詳細に説明する。

１．ユーザエクスペリエンス（UX）
1.1 UXの期間
1.2 従来のUX評価手法
（１）リアルタイム評価：ESM
（２）記憶ベース評価：UXカーブ・iScale

２．主観的評価と機械学習を用いたUX評価
2.1 Web利用時のユーザエクスペリエンス評価
2.2 製品利用時のユーザエクスペリエンス評価
2.3 クラスター分析
2.4 機械学習モデル

３．生体情報と機械学習を用いたUX評価（検証段階）
3.1 表情認識
3.2 眼球運動計測

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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