千葉大学は，室内の温度やにおい，音などの人間の知覚に関わる室内環境のデータを取得するセンサネットワークシステムを開発し，取得したデータからその環境内にいる人間のこころの状態（心的状態）を推定するシステムを開発した（ニュースリリース）。
人間の心的状態の把握において，実験データやアンケート等の手法で得た心的状態の把握は心理特性の主観的な解明には効果的だが，客観的に解明するのは難しい。一方，体温や心拍数等の生体データ・心理指標と心的状態との対応を解析する研究は，客観的かつ高精度で心的状態を推定できるが，接触型センサーを人体に取り付けるため，生活に大きな障害となる。
これらの経緯から，心的状態推定システムの実用化に向けた課題解決策として，客観的かつ非接触的な手法で心的状態を推定することが望まれている。
研究では，非接触型環境センサーデータのみを用いて人間の心的状態を推定するシステムを開発した。まず，人の知覚に関わる環境データ（温度，湿度，照度，照明色，におい，音など）や室内環境データ（CO2濃度，微粒子など），および生体センサーから得られる生理的データ（皮膚体温，心拍）を総合的に収集し，環境データと生理的データを紐づける。
この収集データをもとに深層学習によって環境データから得られる生理的データの精度を上げていく。これにより，このシステムではどのような場所においても接触型である生体センサーを使うことなく，環境データのみを用いて心的状態を推定できるようになるという。
実験では，10名を対象に，システムを用いて人間の知覚に関わる環境データのみから個人のストレスや覚醒度，疲労度，快適度の状態を推定した。その結果，80%以上の精度で心的状態を推定できることがわかり，このシステムでは，非接触型センサーのみを用いて，従来の生体センサーによる手法と同程度の精度を達成できたとする。
この研究成果により，ストレスが少なく，より働きやすい労働環境・教育研究環境をサポートするシステムの開発が期待できる。非接触型環境センシングデータのみを用いて高い精度で客観的に心的状態を推定できるという結果は，今後の研究アプローチに役立つ知見だという。
研究グループでは近い将来，センサノードが小型化し，スマートフォンやノートパソコンに搭載されれば，学習・労働環境が多様化する現代社会において，個人情報である生理的データを用いずとも客観的視点でメンタルヘルスをモニタリングできるようになるとしている。
