実際の脳波の推移(青線)と、筆記具から取得した加速度データのLSTMに基づく予測)
三菱鉛筆株式会社は、東京大学とストーリア株式会社との共同研究により、筆記具の動きで集中力を予測できることを実証したと発表した。2023年度人工知能学会全国大会に採択された。
現在、集中力を予測するためには脳波計などのデバイスを装着する必要があるが、取り付け行為が煩雑であるほか、これが集中力を下げる要因になる可能性があるという。そのため、筆記具の動きから集中力を予測できれば、新たなデータ取得の方法になり得ると考え開発したという。
今回の実証実験ではストーリアが開発した、筆記具に装着してその加速度を測定できるアタッチメント型のIoT機器の試作「Penbe」を装着し、筆記動作をセンシングできるようにするとともに、脳波計を被験者に取り付け、集中力やタスクパフォーマンスとの関連が知られている脳の前頭葉のガンマ波成分を測定。2つのデータをディープラーニングの1つである「超短期記憶ニューラルネットワーク手法(LSTM)」を用いて時系列に分析した。
実験は、アラビア語学習経験のない被験者を対象に、60分間アラビア語の書き写しを行ない、その後10分間ずつ絵画と数理クイズのタスクを課した。アラビア語の書き写しをする60分間に、集中を阻害するために、動画視聴やフリートークといった外部からの妨害を行なったという。
その結果、妨害を行なった時間帯では、少ない時間帯と比較してガンマ波強度/デルタ波強度比率の平均が低かった。そして、筆記動作からLSTMを用いて予測したガンマ波強度/デルタ波強度比率と、実際に取得したデータの時系列変化の推移がほぼ一致することが確認でき、筆記動作から集中と不集中を予測できた割合は83%になったという。
今回の実験結果は、脳波を直接測定することなく、筆記具から脳内の状態を予測できることを示唆しており、教育や作業といったさまざまな場面において応用できるとしている。
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