國政　秀太郎
「パフォーマンス-認知モデルを用いた精神負荷作業中の認知・作業状態推定手法」

　
　現在の情報化社会では，高度な知的作業を人間が行っている以上，執務者の知的生産性向上させるだけでなく，作業への集中度などの内的状態を良好にする執務環境設計が望まれている．現在では認知タスクの作業成績の単純比較による執務環境評価が主流であるが，執務者へかかる認知負荷などの内的要因の考慮が十分でなく，内的状態の評価は困難であるため，この評価手法の妥当性については議論が残っている．
　そこで本研究では，執務者の認知負荷も考慮したパフォーマンス-認知モデルを提案し，そのモデルによって決定される認知・作業状態を時系列推定する手法を開発した．具体的には，認知タスクの作業記録からパフォーマンスを推定し，瞳孔径および心拍数から認知負荷を推定した．最後にパフォーマンスおよび認知負荷を提案モデルに適用させることで，認知・作業状態を推定した．
　この提案手法で推定された各状態の時系列データを用いることで，状態間の遷移などが評価でき，執務者の作業状況の変動が詳細に評価できるため，執務環境の評価がより正確になり，執務者の知的生産性が向上する快適な執務環境をより正確に設計および改善することが可能になると期待される．

論文はこちら→ kunimasa.pdf