千葉大学の研究グループは，人間の認知機能に影響を及ぼしうる室内環境データを取得するセンサネットワークシステムおよびそれらの環境データと時間情報から，その環境内にいる人間のこころの状態（情動状態）を推定するシステムを開発した（ニュースリリース）。
⼼理学や認知科学において，体温や⼼拍数等の⽣体データ・⼼理指標と情動状態との対応を解析する研究は，客観的かつ⾼精度で情動状態を推定できるが，⼈体に取り付ける接触型センサを⽤いるため，⽣活に浸透させるには⼤きな障害となる。
研究グループは，客観的かつ⾮侵襲的な⼿法で情動状態を推定するシステムを開発し，80%以上の精度で情動状態を推定することに成功したが，実⽤化に向けてさらなる精度向上が求められていた。
今回，⾮接触型環境センサデータのみを⽤いて⼈間の情動状態を⾼精度で推定するシステムを開発した。まず，⼈の認知機能に影響を与えうる室内環境データ（温度，湿度，照度，光⾊，におい，⾳，CO2濃度，微粒⼦，気圧など），⽣体センサから得られる⽣理的データ（⽪膚体温，⼼拍）に基づく情報状態（覚醒度，感情価），および時間情報を総合的に収集し，これらを紐づけた。
時間情報を加えることによって，⽣活リズムや室内環境の変化の割合をとらえることができるようになり，これが推定精度の向上につながるという。この収集データをもとに，⽣体センサから得られる⽣理的データに基づく情動状態を正解ラベルとして与え，教師あり機械学習によって環境データと時間情報から得られる情動状態の推定精度を上げていった。
これにより，接触型である⽣体センサを使うことなく環境データと時間情報のみを⽤いて情動状態を⾼精度で推定できるようになった。
実験では，このシステムを⽤いて⼈間の認知機能に影響を与えうる室内環境と時間情報に関するデータのみから個⼈の情動状態（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，約90%の精度で情動状態を推定できることに成功した。
この成果は，⼈間の認知機能に影響を及ぼしうる環境データのみを⽤いて情動状態を推定できることを⽰唆するもの。⾮接触型環境センシングデータのみ⽤いて⾼い精度で客観的に情動状態を推定できることから，客観的視点でメンタルヘルスをモニタリング可能な⽣活環境を提供できるようになる。
研究グループは，ストレスが少なく集中しやすい労働環境，学習環境，運転環境をサポートするシステムの開発が進展し，タイムパフォーマンスを意識した労働など新たな働き⽅につながるとしている。
