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東京モーターショー | モビリティにおける生体情報の活用

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「2030年に新車販売される車両の15〜20パーセントが、完全自律型機能を持った車両となる」

「2030年に世界中を走る車両の総合走行距離のうち1/4がシェアリングカーによるものとなる」

— こうした「モビリティの世界における大変革」を前に、社会制度や産業、テクノロジーが果たせること/果たすべきことにはどのようなことがあるでしょうか。

さまざまな視点や切り口による検討が考えられる中、忘れてはならないのが認知機能や生体情報などを活用した「人間の特性を踏まえたアプローチ」です。

 

2019年秋に開催された東京モーターショー2019の中で、ひときわ大きな注目を浴びたのがテクノロジー企業である日本IBMによる初出展でした。

この動画では、IBMブースに慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科の満倉靖恵教授をお迎えし、脳波解析や生体信号処理の研究から見えてきた「モビリティにおける生体情報の活用」についてお話いただいた模様をお伝えいたします。

 

 

■ 見どころ紹介1 操安性とストレス

  • 48% – 人の気持ちは本当にアンケートで取れるのか?
  • 40% – ストレスに反応して分泌される物質「コルチゾール」で運転手を解析してみた
  • 前頭葉に注目した脳波計測で「知りたい気持ち」を定量化してみたら

 

■ 見どころ紹介2 脳波にまつわる都市伝説

  • 15年以上の研究により、マイクロボルト単位の脳波からノイズ除去に成功
  • 頭皮表面上で観測される脳活動電位の種類: 「δ(デルタ)波」「「θ(シータ)波」「 α(アルファ)波」「β(ベータ)波」
  • リアルタイムノイズ除去により実現した「感性の定式化」

 

■ 見どころ紹介3 知りたい気持ちの定量化

  • 「興味」をリアルタイムに数値化し、一定値を越えたら録画してみた
  • 自動車乗車中の「ストレス」をリアルタイムに数値化してみる
  • 「場所 x 時間 x ストレス x 気持ち」でドライバーの状態をマッピングしたら?
  • 「カーナビ x IoT x AI」で、あなたの気持ちに合わせて道案内
  • 疲れる前に「疲れるよ」、ストレスが溜まる前に「ストレス溜まるよ」。先回りする車。

 

 


 

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