第1部 感性および快・不快の計測法と製品開発への応用

(2017年9月11日 10:30〜14:15)

1. 心と身体の仕組み
   1. 生体システムの構成
   2. 脳神経系
   3. 神経系の情報処理
   4. 感覚・知覚・認知・記憶
2. 感性の計測・評価
   1. 感性工学概論
   2. 心理計測
   3. 生理計測
   4. 行動計測
3. 感性計測・評価の応用
   1. 感性計測・評価の産業応用
      1. 目的
      2. 精神負担とストレス
      3. 快適性と快適感
      4. 利点と課題
   2. ストレスの評価
      1. 精神作業の評価
      2. 快・不快の評価
      3. 応用事例
   3. 疲労の評価
      1. 筋疲労の評価
      2. 覚醒度の評価
      3. 応用事例
   4. 快適性の評価
      1. 製品の快適性
      2. 環境の快適性
      3. 応用事例
   5. 使用感の評価
      1. 見やすさ
      2. インターフェイス
      3. 使いやすさ
      4. 応用事例
4. 感性計測・評価の実際
   1. 実験デザイン
      1. 要因と統制条件
      2. 被験者の統制
      3. 計測システム
   2. 実験データ
      1. 基本概念
      2. 統計解析
   3. 安全・倫理への配慮
      1. 計測機器の安全
      2. ヒトに対する実験の倫理原則
• 質疑応答

第2部 NIRSによる視覚刺激呈示時の快・不快情動の評価

(2017年9月11日 14:30〜16:15)

　脳活動計測技術の進歩に伴い、人間の深層心理や嗜好性などの正確に語ることができない無意識のプロセスを解明し、マーケティングに応用するニューロマーケティングの研究が行われている。自然な状態での脳活動計測方法の一つとして、NIRSがある。あらかじめ実験参加者に選択してもらった快画像と国際感情画像システム (IAPS) から選択した不快画像を用いて視覚刺激を作成し、これらの画像を呈示したときの前頭前野の脳活動をNIRS を用いて計測した。計測されたNIRS信号を入力として、機械学習を用いて識別し、喚起された情動を識別可能であるか検証を行った。
　また、動画視聴時についても同様の検討を行ったので、その結果についても解説する。

1. NIRSによる視覚刺激呈示時の快・不快情動の計測
   1. 研究背景
   2. 近赤外分光法 (NIRS) を用いた脳活動計測の原理
   3. 快・不快情動喚起時の生体計測実験
   4. 実験方法
   5. NIRS信号の計測結果
   6. 自律神経反応の計測結果
   7. 皮膚電気活動の計測結果
   8. NIRS信号に関する考察
2. 機械学習による快・不快情動の識別
   1. 機械学習
   2. ニューラルネットワーク,サポートベクターマシンによる快・不快情動の識別
   3. 機械学習による快・不快情動の識別結果
   4. 快の質的違いの識別可能性について
   5. ウエアラブルNIRSによる快・不快情動の識別
   6. ロボットアーム制御実験
• 質疑応答