医療 MEDICAL

“目は口ほどに物を言う”心や身体の不調が瞳で分かる時代へ! 日本が誇る「瞳孔反応解析技術」

富山英三郎

コロナ禍によるテレワークや、先の見えない社会不安などで精神に不調をきたす人が増えている。そんな中、新たな角度でストレスをチェックする技術に注目が集まっている。それが「瞳孔反応解析技術」。自律神経によって動く「瞳孔」は意識的に操ることができず、その人の興味・関心、自律神経の乱れが如実に現れる。ストレスチェックのみならず、セキュリティ、マーケティング、体調管理、人材育成などさまざまに活用可能な「瞳孔反応解析技術」とは何なのか。

約30年試行錯誤が続く、
職場のストレス問題

2015年12月より、50人以上の労働者を抱える事業所で義務付けられた厚生労働省の「ストレスチェック制度」。これは質問表を労働者に配って記入してもらう方式で、年1回の実施が義務付けられている。目的としては、労働者のメンタルヘルス不調を未然に防止し、職場環境の改善を図るというものだ。現在、「ストレスチェック」で検索すると独自の分析を謳ったさまざまな会社のサイトが表示される。

義務化されるきっかけとなったのは、1984年2月に日本初の「過労死認定」を受けた男性会社員の自殺にある。

その後、1988年に政府は労働安全衛生法を改正し、事業者が講ずるよう努めるべき措置のひとつとして「労働者のメンタルヘルスケアに取り組むこと」が掲げられた。その後も検討会や指針の公示が何度もなされたものの、現場でのストレス拡大や自殺者の増大は収まらず、2008年になって「メンタルヘルス対策支援センター」(現:産業保健総合支援センター)が各都道府県に設置されることになる。

その後も常に話題には上がるものの効果は限定的で、ついに2015年に前述の「ストレスチェック制度」が義務化されたというわけだ。このように職場のストレス問題は、長い間試行錯誤され続けてきたのである。

コロナ禍で労働者の
ストレス問題は複雑化した

近年は少子高齢化による労働者不足や介護離職の問題など、事業者側にも目に見えるカタチで実害が出てきたことで、「働き方改革」の名の下、職場のメンタルヘルス改善に関しても意識は高まりを見せていた。それが、2020年からのコロナ禍で状況は一変する。

これまで厚生労働省が設けていたストレスチェック制度は、あくまでも「原因が職場にあるストレス」を軸として設計されていた。それが、テレワークなど働き方が多様になったことでこれまでのチェックでは見逃すケースが出てきたのだ。先行きが見えない社会不安や、家庭内トラブルなどストレスの要因はより複雑化され始めている。

瞳孔は、人種・性別・年齢によらず、嘘をつけない

そんななか、新たな角度でストレスをチェックする手法に注目が集まっている。それがアイトラッキング(視線計測)を含む「瞳孔反応解析技術」だ。今まで取得できなかった「人間の無意識の反応」を数値化して客観的データを解析するシステムだ。この分野は夏目綜合研究所がほぼ世界唯一。代表取締役社長の臼倉 正氏に話を訊いた。

「瞳孔というのは、交感神経が活発になると拡大し、副交感神経が活発になると縮小する、自律神経の出先機関みたいなものです。視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚といった五感に反応するので、あらゆる分野に応用できます。ストレスチェックは、瞳孔反応解析で導き出されるひとつの事例に過ぎません」

同研究所のコア技術は、独自のアルゴリズムでノイズを除去し、被験者それぞれのキャリブレーションを短時間に正確におこなうことができる点。これにより「興味関心」や「注目」だけを抽出することが可能となる。

設備としては、まず近赤外線センサーとモニターがある。これで瞳孔の収縮・拡大、さらに視線を追尾。明暗反応による瞳孔の変化を除去するためには輝度カメラを用いている。それらのデータをコントロールボックスに集約し、分析はクラウド上でおこなう。

モニターの下にあるのが近赤外線センサー、その横にコントロールボックス。手前にあるのが輝度カメラ。

「アイトラッキングだけですと、視線が止まっていてもボーッと見つめているだけかもしれません。しかし、瞳孔の反応は1秒間に60フレームと素早く、興味関心注目が高まった瞬間を捉えることができます。そのため、意識的に視線を逸らしても時すでに遅しで、反応を測定することができます」

科学警察研究所に採用された実績

この技術が注目されることになったのは、2017年に警察庁の附属機関である「科学警察研究所」に採用されたことが大きい。一例として、封筒に入ったお金を盗んだ疑いのある人は、お財布に入ったお金の画像を見ても瞳孔は反応しないが、封筒に入ったお金の画像を見るとでは瞳孔が反応するという。

「3年ほど一緒に実験のお手伝いをして、彼らの求める精度まで達したことで採用いただくことになりました。」

エンタメやマーケティング
分野からも注目されている

上記のようなセキュリティ分野での活用以外には、エンターテイメントの領域でも多くの実験がなされている。松竹では、被験者に数本の映画の予告編を見てもらい、どの予告編のどの時間帯のどの部分に高い興味関心注目が集まったかを検証。予告編と興行収入の関連性の調査を行った。

赤系統のモザイクは、瞳孔が大きくなり注目している部分。青系統のモザイクは、視線を向けているが、瞳孔の反応は大きくなっていない部分。これにより、表示されるカットや構成要素ごとの注目度合いがわかり、演出意図が達成できたのか、メッセージは伝わっているのかが判明する。

「コロナ禍でエンタメ各社との取り組みが一時ストップしてしまったのですが、今後は絵コンテやキャスティングの段階から、弊社のシステムを取り入れることが可能だと考えています。商品のイメージキャラクター選定において、どの女優さんやタレントさんが商品イメージにマッチしているのかという組み合わせは、すぐにでも検証できると考えています」

「ストレスチェック」に関しても、基本的な方法論は同じだ。表示される設問と選択肢に対し、どこで反応したのかを見ていく。そのため、被験者はシートに記入することなく、瞳孔反応だけでストレス度合いをチェックされてしまうのだ。つまり、会社に忖度をすることができない。

空港での使用を想定した、据え置き型のシステム。被験者はCMを見たり設問を黙読するだけで、テストされている感覚もなく進んでいく。

回答だけでなく設問自体への
反応も考慮される

「大きな特徴は、回答だけでなく、どの設問がその人にとって重要事項なのかがわかる点です。例えば、『非常にたくさんの仕事をしなくてはならない』という設問に対して、『そうだ』というネガティブな回答をしているとします。その場合、何かしら対策が必要だということになる。しかし、この人はそもそも『非常にたくさんの仕事をしなくてはならない』という設問に反応していない。つまり、この問題を改善しても彼の満足度は得られないわけです。

一方、同じネガティブな回答ながら、『高度な知識や技術が必要な難しい仕事だ』『集中する必要がある』『勤務中は仕事のことばかり考えている』という設問に対して強く反応していたとする。そうなると、この人は今の部署が向いていないのでは? ということがわかります」

自律神経の乱れを測定して健康管理

「瞳孔反応解析技術」は医療分野への応用も可能だ。恥ずかしさゆえに問診で嘘の回答をしてしまう人や、クスリ欲しさに症状をでっちあげる人を防ぐ他、瞳孔の明暗反応を見ることで自律神経の乱れがわかる。

「自律神経が正常の場合は、明暗の反応がリズミカルな波形になる。しかし、自律神経が乱れているときは、その波形が崩れるんです。以前、精神科の先生がパーキンソン病の男性で測定をされたのですが、同じ刺激に対して波形がガタガタになっていました。

しかも、何かしらのデバイスを装着することなくモニターを見るだけでデータが取れますので、拘束されるのが苦手な方にも対応できます。この分野に関しては、医療関係者さまと一緒に治験や臨床試験を行っていく予定です」

自律神経の乱れはストレスや疲労のみならず、何かしら体調が崩れていることを察知する重要なメッセージ。今後、小型化できれば用途はさらに広がりそうだ。

「使用例として、ライドシェアなどを利用する際、運転手や車の評価以外に、ドライバーの今日の体調(自律神経の状態)という評価があればいいなと考えています。瞳孔を気軽に計測して体調を評価できたら、ドライバーにとっても利用者にとってもいい。事故を未然に防ぐという意味でも利用価値があると思います」

アイトラッキングの観点でいえば、VRゴーグルからスタートするのが現実的だろう。すでにHTC社のハイエンドモデル『VIVE PRO Eye』には搭載されている。また、将来的にスマートグラスの分野にも波及することが予想される。そこに夏目綜合研究所の「瞳孔反応解析技術」が加わることで、エンターテイメントから医療、ヘルスケア、セキュリティ、スポーツなどさまざまな分野での利用が期待される。

未来は瞳孔反応に応じて
周辺環境がカスタムされる!?

「目は心の窓」と言うが、瞳孔は「心」のみならず「体調の窓」にもなりうる。また、世界中どの人でも瞳孔は「黒色」であり、自律神経を意識的にコントロールできない。この普遍性は大きな可能性を秘めている。

「プロダクト側の人間なので、iPhoneが発売されたときに悔しくて。それに代わるものとして、同じくらい身近なものを考えると『鏡』だと思うんです。鏡に瞳孔を測れるものが装備されていたら、スマートハウスのコアな部分になるのかなと思っています。帰宅後に玄関で鏡を見たら、音楽か変わって、匂いが変わって、お風呂の温度が変わってと、そんな時代を夢見たりしています」

ストレスの多くが環境に起因するのだとしたら、それを取り除くさまざまな施策が瞳孔を測定することで生み出されていく。そんな未来には、ストレスチェックの質問表は消えていることだろう。

臼倉正(うすくら・ただし)
1990年國學院大学卒業後、外資系消費財メーカーで営業、マーケティング業務に従事。2005年に起業し、フリーペーパー事業に始まり、PPCやスマホアプリ事業などに拡大。2014年に会社を売却し、2016年、夏目綜合研究所の代表取締役に就任。

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(text: 富山英三郎)

(photo: 増元幸司)

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抗がん剤 7割が効かない!?薬・カスタマイズ時代の実現を急げ!

HERO X 編集部

日本人の二人に一人はかかると言われているがん。あまりにも有名な話だが、その7割の患者さんが薬のマッチングでさまようと言われている。人間の経験値だけではたどり着けない薬との素早いマッチングを探る仕組みが開発途上にある。スーパーコンピュータを用いて患者のデータを解析し、それぞれの体質に合った薬の処方をより敏速に行えるようにしようという取り組みだ。創薬分野でこの研究を進める京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野の奥野恭史教授にHERO X 編集長 杉原行里がお話を伺った。

医療ビッグデータを使った研究とは、具体的にはどういうことなのでしょうか。ビッグデータで医療はどう変わると思われていますか。オーダーメード医療などに発展するのでしょうか。

奥野:現状の医療はオーダーメードちっくなのですが、オーダーメードではない。たとえば、がんの治療で使われる抗がん剤でいくと、抗がん剤として売られて、抗がん剤として皆さん飲んでいるのだけれど75%の患者さんは効いていないんです。効いていないのに投与されている。場合によっては副作用も出るという状態です。その方の体質に一番効くものが選ばれないといけないのですが、それが今は投与の前には分からない。だから医師の見立てで「これはどうかな」と試していくしか方法がないのです。これはこれで、お医者さんの経験に基づくすばらしいことなのですが、それでも、抗がん剤でいえば75%は効かないということが現状としてあるわけです。医療のビッグデータを使った薬のマッチングは、個人の体質を計測し、その人の特性を科学的にデータとして取っておき、これを踏まえて、その人の体質に一番適した薬はどれかという判断をできるようにするものです。

病気にかかった時にどうかということだけではなく、かかる前からの生活や、体質などが、データとして必要になるということですか?

奥野:全てほしいですね。私的に言うと、取れるデータはすべて取ってほしいなというのが本音です。非侵襲的にデータが計測できるか、また個人情報などのこともあり難しい部分です。しかし、どういう食事をとって、どういう生活をしてきてというデータが蓄積されたものがあってはじめて「この特徴ならこの抗がん剤が効くだろう」というマッチングができる。一番わかりやすいのは遺伝子なのですが、父親と自分にはこの薬が効いている、でも母親は効いていないとなったら、父親と私の遺伝子にはあって、母親にない遺伝子に薬が効かない要因があるという仮説がたてられるようになります。一つ一つそういうピースが埋まっていけば、やがて個人個人に合ったものが提供できるようになる。ですが、それって無限大のパズルですよね。

すごい数ですよね

奥野:どこまでいっても答えはないのですが、それに向かってデータ、知識を蓄えることで未来の患者さんに最適なものが提供できるようになるやろうということで研究を進めているところです。

理化学研究所と富士通が共同で開発したスーパーコンピュータ「京」。1秒間に1京回、つまり、10の16乗回というとてつもなく速い計算能力を持つ。奥野研究室では、薬効を一つずつ実験で確かめるのではなく、このスーパーコンピュータを使ってコンピュータ上で薬剤の結合をシミュレーションすることで創薬にかかる時間の削減がはかれないかと研究している。

マッチング率50%はもう目の前
医術の限界をデータが補う

現在25パーセントのマッチング率を50%に高めるということが最初の目標でしょうか。

奥野:そうですね、それはもうそう遠くない未来で可能だと思います。世界がそういう方向に動いていくので。AIとかに自分自身は興味があるのですが、AIも母体となるのはデータです。そのデータをちゃんと集められるかという方が今は大事です。幸いにしてゲノム、遺伝子の情報に関しては世界規模で集めていきましょうという流れがあり、それを医療に活かしていきましょうという流れますます加速されると思います。

医学は科学ではなく、医術だよねとよく言うのですが、人の経験に基づいて組み立てられてきた節が強い。○○先生がこう言っていたとか、論文書いたりしながら先人たちが残してきてくれた経験を積み重ね、今それをもとに教科書を作ったり、学問として体系化されているのですが、科学的客観性はどこまであるかというのは疑問に思う部分もある。たとえば、「検査値をどう見ておられますか」とある医師に聞いた時に「相対的に下がっていればOKだよ」と言われることがあります。あれ、ちょっと待ってよ、絶対値は?と思うことがあるわけです。血圧がいい例です。これ以上になったら気をつけましょうという基準がありますが、検査する機器によって違いが出ることもあります。一般の方の知らないレベルでの客観性が薄い部分があります。こうしたことは、本当はデータを取っておけば客観性をもたせられる部分もあるわけです。

可視化ができるということでしょうか

奥野:なぜ、医学が科学的客観性ができなかったかというと、一番の大きなところは、医学は人を扱う学問だからというところです。人で実験はできませんよね。マウスを使った実験されていて、データもたくさん存在して、エビデンスが取られているから資料として扱えるのですが、人でデータが取れないというのがこれまでの医学の世界だった。ビッグデータというのはまさに、その「人」からいろんなデータを取りましょうということです。そのためのいろんなデバイスが開発されていて、取れる状態になりつつあります。人の計測データが山ほど出てくるようになりました。やっと客観的に判断できるだけの材料がそろい始めているのです。

すごくロジカルになりますよね。

奥野:おっしゃる通りで、計測をする機器を創る方たちはどういうかというと、「そんなので測っても計測の値が信用できないよ」というんですよね。まあ、それはそうなんだけど、例えば血圧の高い方が低くなると、「あなた、この血圧でヤバいですよ」と言われても、その人の体は血圧が高いのが普通という状態に慣れている。それが低くなったときの状態の方が、その人の体感としてははるかにしんどいということもあるわけです。血圧が135ですといったところで、今、135ということに何の意味もなくて、むしろ、前にいくつで今135なのかという違いの方が興味深いところです。時系列でモニタリングすることの方が大事だと思います。

奥野恭史教授×杉原行里対談 vol.2はこちら

奥野恭史
1993京都大学薬学部卒業、同大学院薬学研究科にて博士(薬学)取得。京都大学大学院医学研究科特定教授を経て、2016年、京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻ビッグデータ医科学分野教授、現在に至る。神戸医療産業都市推進機構先端医療研究センターグループリーダー、理化学研究所計算科学研究センター客員主管研究員等を併任。創薬計算科学、ビッグデータ医科学の研究に従事。

(TOP画像提供:理化学研究所)

(text: HERO X 編集部)

(photo: 瀬本加奈子)

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